mask rcnn keypoint格式理解

最新推荐文章于 2025-06-17 11:19:17 发布
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本文解析了a矩阵的维度和含义，a为Nx4x17的三维数组，其中前两维表示关节点坐标，第三维包含未归一化和归一化的概率值，深入探讨了这些数据在计算机视觉和机器学习任务中的应用。

a = Nx4x17

a[:,:2,:]是关节点
a[:,2,:] 是没有归一化的概率
a[:,3,:] 是归一化的概率

对象识别与关键点检测：SSD与KeypointRCNN
AI天才研究院
02-03 1054
1.背景介绍 对象识别与关键点检测：SSD与KeypointR-CNN 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1. 什么是目标识别？ 目标
Mask R-CNN详解
kk123k的博客
01-22 3382
  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...
maskrcnn_benchmark理解记录——modeling\roi_heads\keypoint_head\roi_keypoint_feature_extractors.py
m0_37644085的博客
03-21 618
这里是keypoints Head特征提取部分。p2~p5 做keypoint head的特征提取部分，并构建了后面的层。 也就是ROIAlign→14*14*256→14*14*512→*8→14*14*512这部分 先对不同P2~P5特征图(list[Tensor])的proposals(list[BoxList])进行ROIAlign。生成5个 14*14*256的ROI特征图。接着对...
【YOLOv8关键点检测】:用yolov8训练自己的数据集
最新发布
2402_89334832的博客
06-17 2450
摘要：本文构建了一套基于YOLOv8的鱼体头尾关键点检测系统，用于鱼类加工自动化生产线。数据集包含头部和尾部两个关键点标注，通过3.08M参数的轻量级模型实现高精度检测（mAP50达99.4%）。训练结果显示关键点检测精度优于边界框检测，推理速度达400FPS（RTX4060）。分析发现模型对遮挡样本的检测仍有优化空间，建议通过添加注意力模块和多尺度检测进行改进。该技术可有效提升鱼类加工自动化水平，具有显著的应用价值。
『计算机视觉』Mask-RCNN_从服装关键点检测看KeyPoints分支
weixin_34067049的博客
12-13 1811
下图Github地址：Mask_RCNN　　　　       　　Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二：基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三：RPN锚框处理和Prop...
MaskRCNN-Keypoints
weixin_34255055的博客
12-19 521
这个月先写一篇吧，后面要复习数学考试了，可能到时候就忘了。今天写一个比较有意思的东西，关于人体的分割与姿态估计。如下图所示： 图片选自mask rcnn的论文，这里由于时间的关系，就不多叙述技术细节了，网上有很多关于mask rcnn的博客，这里的keypoints是在mask rcnn上又添加了一个keypoints分支，总的模型结构图就变成如下形式了 展示一下具体效果： 我建了一个repo...
maskrcnn_benchmark理解记录——modeling\roi_heads\keypoint_head\keypoint_head.py
m0_37644085的博客
03-20 665
这里 in_channels=256（P层是256的）。步骤如下 1) x = make_roi_keypoint_feature_extractor(cfg, in_channels)(features, proposals) 2) kp_logits= make_roi_keypoint_predictor(cfg, self.feature_extractor.out_channel...
maskrcnn-benchmark理解记录——R_50_FPN的module和各层维度
m0_37644085的博客
03-18 3107
Table of Contents 序、一些记录 一、先看GeneralizedRCNN A、backbone 1）ResNet 2）FPN #todo B、rpn 1）anchor_generator: 2）head #todo 3）box_selector_train（inference.py）#todo 4）box_selector_test C、rois_h...
maskrcnn_benchmark理解记录——modeling\roi_heads\roi_heads.py
m0_37644085的博客
03-20 1606
占坑 由两分支组成：检测分支和分割分支组成; 1) roi_heads.append(("keypoint", build_roi_keypoint_head(cfg, in_channels))) 2) roi_heads = CombinedROIHeads(cfg, roi_heads) 1)build_roi_keypoint_head可查看modeling\roi_h...
maskrcnn_benchmark理解记录——modeling\roi_heads\keypoint_head\inference.py
m0_37644085的博客
03-21 700
import torch from torch import nn class KeypointPostProcessor(nn.Module): def __init__(self, keypointer=None): super(KeypointPostProcessor, self).__init__() self.keypointer = ke...
Mask R-CNN 关键点检测
好记性不如烂笔头
05-18 2万+
Mask R-CNN阅读笔记 摘要： 应用maskrcnn参加的阿里举办的一个比赛，效果还可以，不过有人做的更好，工程链接：https://github.com/huaifeng1993/FashionAI_Key_Points_Detection 1.Intrduction 物体检测和语义分割（semantic segmentation）发展很快，像用于物体检测的Fast/Faster R...
用pytorch中的keypoint_rcnn训练一个自建数据集的关键点检测模型_keypoint_detection.zip
09-29
用pytorch中的keypoint_rcnn训练一个自建数据集的关键点检测模型_keypoint_detection
(一)Mask R-CNN in Detectron2 for Key Point Detect
机器人视觉感知
09-04 2029
人体关键点检测常用于人体姿态估计，不仅需要找到人的，还需要找出其中关键点的位置。coco中human这个类别每个对象定义了17种关键点，依次是,此外还有skeleton骨架字段，表示各个种类关键点之间的连接信息，如[6, 7]表示与left_elbow相连。{1 : {在coco的标注文件中，keypoints检测数据集的标注信息类别如以上介绍的17种，另外在annotation中增加了和keypoints字段,分别表示当前实例中包含了几个关键点和关键点的具体位置信息。keypoints是长度为3k。
Faster R-CNN、Mask R-CNN和Keypoint R-CNN概况
fydw_715的博客
07-24 1678
Faster R-CNN是用于对象检测的模型，Mask R-CNN在其基础上增加了实例分割功能，而Keypoint R-CNN进一步扩展Mask R-CNN以实现关键点检测和姿态估计。
Detectron研读和实践四：用Mask R-CNN进行服饰关键点定位
Blateyang的博客
04-22 7613
前段时间参加了阿里天池的FashionAI服饰关键点定位比赛，为了做比赛，博主尝试用Detectron里面的Mask R-CNN去做关键点定位，取得了一定效果，也算是对Detectron的一些实践，特此做一些记录，希望对需要的朋友有所帮助。
2.4-关键点Keypoints
TimeRiverForever的博客
05-24 1282
返回 >>>>>> PCL-3D点云总目录 关键点也称为兴趣点，它是 2D 图像或 3D 点云或曲面模型上,可以通过检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说,关键点的数量比原始点云或图像的数据量少很多，其与局部特征描述子结合组成关键点描述子。常用来构成原始数据的紧凑表示 ，具有代表性与描述性，从而加快后续识别、追踪等对数据的处理速度 。 固而，关键点提取就成为 2D 与 3D 信息处理中不可或缺的关键技术 。 关键点概念及算法¶ NARF（Normal Al
Mask R-CNN图像实例分割实战：训练自己的数据集
06-23
Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法，可对物体进行目标检测和像素级分割。本课程将手把手地教大家使用VIA图像标注工具制作自己的数据集，并使用Mask R-CNN训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。本课程有三个项目案例实践：(1) balloon实例分割 ：对图像中的气球做检测和分割(2) pothole（单类物体)实例分割：对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割(3) roadscene( 多类物体)实例分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割本课程使用Keras版本的Mask R-CNN，在Ubuntu系统上做项目演示。 本课程提供项目的数据集和python程序文件。下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果：下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果：下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果：
深度学习（十八）基于R-CNN的物体检测
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本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Region-based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法又被称之为：R-CNN，是物体检测领域曾经获得state-of-art的精度的经典文献，引用率非常高。所以如果你搞物体检测方面，肯定会接触到这个算法。 这篇paper的思想，改变了物体检测的总思路，现在好多文献关于深度学习的物体检测的算法，基本上都是采用了同样的思想，
MaskRcnn在Windows与Linux双系统下的姿态估计算法实践
- **inspect_keypoint_maskrcnn.ipynb**: 另一个Jupyter Notebook文件，专门用于对Mask R-CNN模型输出的关键点（keypoints）进行检查和分析。 - **demo_human_pose.ipynb**: 此文件提供了一个简洁的人体姿态估计的...
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