FAST_RCNN 和 MASK_RCNN对比

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#深度学习 #人工智能

本文详细介绍了Mask R-CNN算法的组成及工作原理。该算法结合了Fast R-CNN的目标检测能力和全卷积网络（FCN）的语义分割能力，通过引入RoIAlign解决了像素对齐问题，实现了精准的实例分割。

MASK_RCNN = FAST_RCNN + FCN

MASK_RCNN算法是由FAST_RCNN和语义分割算法FCN组成。FAST_RCNN负责完成目标检测任务，FCN负责完成语义分割的任务。在原始的FAST_RCNN的层面上面增加了FCN模块来产生对应的MASK分支，负责在像素层面进行分类。

FAST_RCNN：Backbone+FPN(可选)+RPN+ROI Pooling + 检测头

MASK_RCNN：Backbone+FPN(可选)+RPN+ROI Align + 检测头

两者在经过RPN模块后的处理办法不一样

其实RoIAlign就是在RoI pooling上稍微改动过来的，可以说ROI Align是为了更好的在像素层面上进行分类。

从图书可以看出来

                               

 

左图ROI Pooling     

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