Mask R-CNN --Faster RCNN 学习笔记

最新推荐文章于 2025-03-16 13:08:28 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： Faster RCNN  RPN Roi Pooling Classifier
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这是根据多篇文章整理的文件，仅供参考！

一）、整体框架

我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能

1)、Conv layers提取特征图：

作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层和全连接层

2)、RPN(Region Proposal Networks):

RPN网络主要用于生成region proposals，首先生成一堆Anchor box，对其进行裁剪过滤后通过softmax判断anchors属于前景(foreground)或者后景(background)，即是物体or不是物体，所以这是一个二分类；同时，另一分支bounding box regression修正anchor box&#

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Mask RCNN的网络：骨干网络ResNet-FPN，用于特征提取，另外，ResNet还可以是：ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101；头部网络，包括边界框识别（分类和回归）+mask预测。
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在(M/16)x(N/16)x256的特征通过1x1卷积，得到(M/16)x(N/16)x4k的输出，，因为这里是生成每个anchor的坐标偏移量（用于修正anchor）[tx,ty,tw,th]，共4个，所以是4k，可以看到上图中，其 num_output=36，即经过该卷积输出图像为WxHx36，表示成[1,4xk,H,W]，这里相当于feature maps每个点都有k个anchors，每个anchors又都有4个变换量,后期就是利用这4个变换量来调整anchor的位置。先解释im_info。
Faster R-CNN 图解
复兴之矢
02-21 4399
作者：晓雷 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624 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。 Fast-RCNN基本实现端对端（除了proposal阶段外），下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现（放到GPU上）。这就出现了Faster-RCNN，一个完全end-to-end的CNN对象检测
RCNN，fast-RCNN，faster-RCNN，Mask R-CNN
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05-18 515
R-CNN是单独ss算法提取预选框，然后CNN做特征提取，然后svm做分类，然后偏移量做回归。Fast R-CNN是单独拿出来一个SS算法来生成预选框，而其他三个部分是在CNN网络中。而Faster R-CNN是RPN代替SS算法来提取预选框。4个部分却别融合在CNN网络中，是个整体。
【深度学习|图像分割】Faster-RCNN 和 Mask-RCNN详解
传统图像处理，深度学习，目标检测（分类，检测，分割），多目标追踪，部署等
02-04 6392
图像分割：图像分割是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程叫图像分割，属于pixel-wise即像素级别的下游任务。简单来说，图像分割就是按像素进行分类的问题。传统的图像分割算法是基于灰度值的不连续性和相似的性质来进行分割，而深度学习则是利用卷积神经网络，来理解图像中的每个像素所代表的含义。基于深度学习的图像分割技术主要分为这两类：语义分割及实例分割。将完整的图像输入特征提取网络得到特征图使用RPN结构生成候选框信息，将RPN生成的候选框位置投影到原始的特征图的对应位置，得到对应的特征矩阵。
一文读懂Mask-RCNN笔记（全）
11-20
Mask-RCNN提出了一个实例分割的框架，可以在有效地检测图像中目标的同时为每一个实例产生一个高质量分割Mask。...Mask-RCNN扩展了Faster R-CNN，通过在之前已存在的边界框回归分支上添加新的一个预测目标Mask的分支。
【PyTorch实战演练】Faster R-CNN介绍以及通过预训练模型30行代码实现目标检测_faster rcnn预训练模型
2401_84520150的博客
04-21 1084
按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文介绍Faster R-CNN的结构及原理，并基于PyTorch官方文档使用预训练好的模型进行目标检测实例。关于面试刷题也是有方法可言的，建议最好是按照专题来进行，然后由基础到高级，由浅入深来，效果会更好。Java基础部分算法与编程数据库部分流行的框架与新技术（Spring+SpringCloud+SpringCloudAlibaba）
目标检测（二）—— R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN
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R-CNN 区域卷积神经网络（Regions with CNN features，简称 R-CNN）使用深度模型来解决物体识别。 具体步骤： Sective Search 。对每张输入图像使用选择性搜索来选取多个高质量的提议区域。 Resize。对每个提议区域，将其变形成卷积神经网络需要的输入尺寸。 特征抽取。选取一个预先训练好的卷积神经网络，去掉最后的输出层来作为特征抽取模块。 ...
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