Mask R-CNN详解

最新推荐文章于 2025-06-19 11:58:27 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： Mask R-CNN 卷积神经网络 深度学习
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一、Mask R-CNN网络介绍

Mask R-CNN是何凯明2017年提出的一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。，是ICCV2017的best paper。

Mask R-CNN网络的设计比较简单，①在Faster R-CNN的基础上，在原本的两个分支上（分类+坐标回归）增加一个简单的完全卷积网络（FCN）输出object mask 作为第三个分支，②同时用RoIAlign代替了Faster R-CNN的RoIPooling，如下图所示：

二、Mask R-CNN网络

1、为什么要用ROIAlign代替ROIPooling？它们有什么区别？

关于它们的区别及作用，我已经另外写了一篇文章。这里简单介绍下。

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Mask R-CNN网络详解
m0_61595251的博客
10-27 1128
将对应的椅子分割出来，对应椅子的像素数值相同；通过语义分割可以把椅子分割出来，而具体有几把椅子，每一个椅子的轮廓并不清楚。
Mask R-CNN
10-19
简要概述实例分割任务，从语义分割FCN切入，详细讲解了mask r-cnn框架的各个部分，包括FPN，ROIAlign和mask分支
Mask RCNN详解
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MaskR-CNN是对FasterR-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩模，与现有的用于分类和边界盒回归的分支并行（图1）。
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06-19 302
Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional Neural Network) 是 Facebook AI Research（FAIR）在2017年提出的一种实例分割（Instance Segmentation ）模型，它是在Faster R-CNN的基础上扩展而来，不仅能检测目标的位置（Bounding Box）和类别（Class），还能精确地预测每个目标的像素级掩码（Mask）。输出一个k*m*m的矩阵（k是类别数，m是掩码分辨率，通常是28*28）
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Mask R-CNN详解1
08-03
部分：基础特征提取网络、区域提案网络（RPN）、Fast R-CNN 和 Mask分支。 2.1 基础特征提取网络 这是整个框架的基础，通常使用预训练的卷积神经网络（CNN），如ResNet、ResNeXt或者DenseNet等。这些网络能够学习到...
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04-25
**Mask R-CNN 概述** Mask R-CNN 是一种深度学习模型，专门用于实例分割和目标检测任务。由Kaiming He、Georgia Gkioxari、Pedro Dollar和Roie Fihrer在2017年提出，该模型在 Faster R-CNN 的基础上进行了扩展，...
『算法学习』Mask-R-CNN
weixin_34034670的博客
10-07 537
一、Mask-RCNN流程 Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，通过增加不同的分支，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，灵活而强大。 Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下： 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作...
mask r-cnn
09-21
Mask RCNN 是基于Kaiming 之前的工作 FPN (Feature Pyramid Network) 很形象地说就是用FPN产生的检测结果, 后面加了一个分割的网络. 文章中用到了 Top-Down + Bottom-Up 最近很流行的多层网络, 因为最开始Faster-RCNN只是在最后一层上面检测, 很容易丢掉小目标物体, 并且对细节遮挡也很不敏感. 最近的趋势就是结合多层 特征, 答主孔涛就很早发现了这个insight, 做出了HyperNet 并中了CVPR roal!!!作者：Oh233 链接：https://www.zhihu.com/question/57403701/answer/153060743 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Mask R-CNN 这个结果确实很强，但要同时注意它主要是加上了许多（都是很有用的）engineering techniques 。 比如说 anchor 从 12 增加到了15个，图像 size 从600变成了800，还有ROI batch size变到了512，从FPN那篇paper来看，这些 better practice 会有对性能十分明显的提升 (table 3 baseline: AP=26.3 -> 31.6)。而我们组16年的coco分割竞赛冠军 ，Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation (FCIS)的代码昨晚终于开源了。限于计算资源，我们并没有加上这些改进。这些改进应该是比较 general 的，也会适用于 FCIS。欢迎大家试用一波。FCIS 提供了一种简单高效的框架去解决 instance segmentation 的问题。跟之前 COCO 2015 的冠军 MNC 相比，它的主要不同在于 mask estimation 和 detection 是共同做的，而不是先估计 mask 再做 detection。在 FCIS 中 detection/mask estimation 之间通过 inside/outside score map 互相影响，利用了这两个紧密相连 task 之间的共性。现在 release 版本基于支持多卡训练的MXNet，msracver/FCIS。实际上大概今年一月份我们就已经写出了外面可以使用的Caffe版本，但是当时官方 Caffe 只支持单卡做复杂任务的训练，对于COCO这种大规模数据集来说用单卡训练的话一下子几周的时间就过去了。考虑到大家用起来会非常蛋疼，最后还是决定没有release这个版本。
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08-04
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本文来自csdn，文章主要分析了ROIPool的不足，将实例分割分解为分类和mask生成两个分支及并行进行分类和mask生成任务。图1MaskR-CNN整体架构 MaskR-CNN是一个实例分割（Instancesegmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 联系：语义分割和实例分割都是目标分割中的两个小的领域，都是用来对输入的图
Mask RCNN源码详解
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Mask-RCNN使用ResNet101有两个基本的块，ConvBlock的结构如下IdentityBlock的结构如下这两个都是残差网络结构。这两个都是残差网络结构。以官方使用的coco数据集输入的shape为例，输入的shape为1024x1024，shape变化如下我们取出长宽压缩了两次、三次、四次、五次的结果来进行特征金字塔结构的构造。............
mask rcnn解读
Sundrops的专栏
11-21 1万+
上一篇中介绍faster rcnn，这次mask 基本在上次的基础上加了点代码，参考和引用1. mask rcnn slides 2. kaiming he maskrcnn 3. Ardian Umam mask rcnn，欢迎fork简版mask rcnn。
深度学习实例分割：Mask R-CNN详解
"这是关于Mask R-CNN的阅读PPT，主要涵盖了从Faster R-CNN到Mask R-CNN的发展过程，以及Mask R-CNN在实例分割、目标检测和人体姿态估计等领域的应用。" Mask R-CNN是深度学习领域一个重要的计算机视觉模型，由...
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