unet和mask rcnn

原创 已于 2022-07-22 22:11:38 修改
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#深度学习 #人工智能

于 2022-07-19 11:15:39 首次发布
本文探讨了Mask R-CNN在目标检测中如何通过encoder和decoder实现2类分割，重点讲解了RoIAlign操作、FPN多阶段特征融合以及如何结合Fasterrcnn结构和mask分支。最后介绍了如何利用GTmask区分背景与目标并融合两个分支结果以提取目标区域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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encoder就是左边下采样流程，decoder就是右边上采样流程。最后输出388x388x2的一个分割图，可以分类2个类别，一个前景，一个背景。

mask rcnn

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左边这个圈是faster rcnn的结构，右边这个圈是mask分支
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上面这个6x6的是原图片缩放32倍之后的结果，然后粗黑框是物体所在的区域缩放之后的，然后如果最后要求得到2x2的结果，那就把这个5x5的区域分成4份，但这里无法等分了。
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roi aligh，蓝框是物体所在区域缩小之后的，
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每个1/4蓝框的值就是中心点比如说这个橙色的点，最后采样双线性插值法得到橙点的值。
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gt mask的目标上的像素是1，背景的像素是0，就能区分背景和目标了。在这里插入图片描述
最后把两个分支的结果重合在一起，就能把目标从这个矩形区域扣出来了。

FPN

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多个阶段指的是resnet的多个阶段。
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c1到c5就是resnet不同阶段最后得到的特征图，
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mask在0到1之间
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710

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