论文阅读——Mask RCNN

最新推荐文章于 2025-01-05 20:38:55 发布
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Mask RCNN主要用来做实例分割，那首先什么是实例分割呢？实例分割相当于目标检测和语义分割的结合体，语义分割只能将不同类别的物体分割出来，但加入一张image中有若干个person，那么语义分割区分不出每一个人。而实例分割可以在每个instance的检测框的基础上，分割出每一个实例。
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Mask RCNN的基础是Faster RCNN。首先简单的回顾一下Faster RCNN，作为一个two-stage的检测方法，首先经过backbone和RPN网络，提取出若干region proposal；然后再喂入Fast RCNN中进行最终的ROI分类和回归。具体的细节可以参照：一文读懂Faster RCNN
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Mask RCNN首先对Faster RCNN论文中的backbone进行改进，采取了一个Resnet+FPN的结构，可以提取多尺度的特征，并在不同尺度的feature map上选出ROI，对大目标和小目标的精度都更加有利。其backbone结构如下：
在这里插入图片描述
通过这种top-down的金字塔结构，我们就可以得到P2-P5这四张不同scale的特征图，当然还有P5下采样后的P6。在M2-M5之后又经历了一个 3 ∗ 3 3*3 3∗3的卷积，其目的是消除混叠效应。其中在RPN的输入中，包括P2-P6这五张特征图，而在最后的Fast RCNN中只包含P2-P5这四张特征图。

那么P2-P6就可以通过RPN网络选取出若干ROI。随后这些ROI需要在P2-P5这四张特征图上进行切割，那么每一个ROI应该在哪一个特征图上切割呢？大家可能会觉得，ROI从哪个特征图上选出来的，就从对应的特征图上进行切割不应该最合适吗？这里我的理解是，假如P5预测出某个ROI（ROI包括xywh），如果这个wh非常的小，此时在低分辨率的P5上进行切割就很不合适，因此需要通过下面的公式，判断某个ROI应该在哪个feature map上面进行切割。

k = ⌊ k 0 + l o g 2 ( w h / 224 ) ⌋ k=\lfloor k_{0}+log_{2}(\sqrt{wh}/224)\rfloor k=

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Mask R-CNN论文详解
11-17 410
Mask R-CNN是在 Faster R-CNN上的扩展——在其已有的用于边界框识别分支上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。MaskR-CNN的训练很简单，只是在R-CNN的基础增加了少量的计算量，预测速度大约为5fps。另外，MaskR-CNN能够更好地适用于其他任务，例如：估计同一图片中人物的姿态，本文在COCO挑战中的3种任务（包括实例分割、边界框目标探测、任务关键点检测）种都获得了最好的成绩。在没有适用其他技巧的情况下，Mask。
mask R-CNN论文
03-26
神经网络；CNN；R-CNN
Mask R-CNN论文
weixin_43066351的博客
08-04 6420
目录摘要引言 摘要 我们为对象实例分割提供了一个概念上简单，灵活且通用的框架。我们的方法有效地检测了图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割蒙版。该方法称为“Mask R-CNN”，通过与现有的用于边界框识别的分支并行添加一个用于预测对象遮罩的分支，扩展了Faster R-CNN。 Mask R-CNN易于训练并且只在Faster R-CNN添加了很小的开销，并以 5 fpts 的速度运行。此外， Mask R-CNN容易推广到其他其他任务，例如，允许我们在同一框架中估计人体姿态。我们在COCO挑战套件
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mask rcnn论文阅读
xie_qiuqiu的博客
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1. Introduction在faster rcnn后面加一个预测物体mask的分支平行于bbox regression的分支。可以在此基础上加其他任务比如姿态估计本来有物体检测object detection和物体分割senabtic segmentation，现在结合起来是instance segmantation，既每个个体都能mask分开（原来是一个类一个颜色）.结合的faster rc...
Mask-Rcnn论文阅读
qq_43173239的博客
03-18 755
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跟着问题学3.5——MASK-RCNN详解及代码实战
weixin_42251091的博客
01-05 1403
这被称为是一种耦合关系，是不利于最终的结果的。同样的道理，我们通过class、box分支知道了候选框的类别是cat，那么我们将这个候选框在原图对应的GT（原图对应的GT是单通道的喔，目标区域为1，背景区域为0）上进行裁剪并将裁剪后图片缩放到28×28大小得到GT Mask，此时计算GT Mask和Mask分支的损失即可。如图所示，图中的虚线为特征图，黑色实线为建议区域，黑点为传统池化操作选择的采样点，在本文中，不对这些点进行量化操作，而是使用特征图中的四个边界点使用双线性插值的方法代表这些采样点。
《Mask RCNN》论文阅读笔记
prague6695的博客
04-17 456
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结参考 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面
论文阅读笔记(二)——Mask R-CNN
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文章提出了一个概念上简单、灵活、通用的对象实例分割框架。我们的方法有效地检测图像中的对象，同时为每个实例生成一个高质量的分割蒙版。该方法称为MaskR-CNN，它对FasterR-CNN进行了扩展，在现有的边界框识别分支的基础上增加了一个用于预测对象遮罩的分支。MaskR-CNN易于训练并且只在FasterR-CNN添加了很小的开销，并以5FPS的速度运行。此外，MaskR-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在相同的框架下估计人体姿势。...
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10-26 684
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Mask R-CNN论文综述 摘要：提出了一个简单、灵活、通用的目标实例分割框架Mask R-CNN。这个框架可同时做目标检测、实例分割。实例分割的实现就是在faster r-cnn的基础上加了一个可以预测目标掩膜（mask）的分支。只比Faster r-cnn慢一点，5fps。很容易拓展到其他任务如：关键点检测。18年在coco的目标检测、实例分割、人体关键点检测都取得了最优成绩。 1、 引言 ...
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
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Mask R-CNN 摘要： 针对问题：object instance Segmentation Mask R-CNN 能有效的检测图片中的 objects，同时 生成每个 instance 的高质量 segmentation mask. 基于 Faster R-CNN，在保留其现有的 bounding box 检测分支的基础上，并列地新增一个预测 objec...
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我们提出了一个简单、灵活、通用的实例分割框架，称为Mask R-CNN。我们的方法能够有效检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask R-CNN通过添加一个预测对象掩码的分支，与现有的边框识别分支并行，扩展了之前的Faster R-CNN。Mask R-CNN的训练很简单，只为Faster R-CNN增加了一小部分开销，运行速度为5帧/秒。此外，Mask R-CNN很容易泛化到其他任务，如人体姿态估计。我们展示了Mask R-CNN在COCO挑战赛的实例分割、目标检测和人物关键点检测任务
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03-08
### 关于 Mask R-CNN 的学术论文 Mask R-CNN 是一种用于实例分割的...from torchvision.models.detection.mask_rcnn import maskrcnn_resnet50_fpn model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() ```
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