深度学习之Mask RCNN：目标检测的最新方向

最新推荐文章于 2024-07-28 08:41:41 发布
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分类专栏： AI人工智能与大数据 深度学习实战 文章标签： 自然语言处理 人工智能 语言模型 编程实践 开发语言 架构设计
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本文详细介绍了Mask R-CNN在深度学习目标检测中的应用，包括其基本概念、结构和训练策略。Mask R-CNN是一种全卷积网络，可直接输出像素级别的置信度图、类别预测图和实例掩膜图，适用于多种目标检测任务。通过ResNet、FPN、ROI Align等组件，Mask R-CNN能够在不同尺度上捕获特征信息，提高检测精度。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在自然图像的目标检测任务中，Mask R-CNN是基于深度学习的一种新的网络架构，其特点是在单通道图片上的全卷积网络，直接输出的结果是一个像素级别的置信度图、类别预测图和实例掩膜图，可以直接应用于后续的目标检测任务中。该网络模型能够在图像的不同尺度上捕获特征信息，并且通过结合了深度学习和传统算法的优势，取得了极高的准确率。同时，该模型也不需要预训练模型或者大量标注数据，只需要少量的标注数据就可以快速训练并生成目标检测结果。另外，Mask R-CNN同样可以进行多尺度目标检测，从而在保证高准确率的前提下还可以获得较好的精度。

本文将详细介绍Mask R-CNN相关技术的原理及其实现过程。首先，先对深度学习和目标检测相关的基本知识做一个介绍，然后再进入正题——Mask R-CNN的基本概念和原理，包括它的输入、输出等相关概念；接着讨论Mask R-CNN的主要结构，包括ResNet、FPN、RoI Pooling和Fast R-CNN的组合；最后，则介绍Mask R-CNN的训练方法、测试方法以及未来的研究进展。

2.相关概念和术语

2.1 计算机视觉概述

2.1.1 什么是计算机视觉

计算机视觉(Computer Vision, CV)是指利用计算机制来理解和处理图像、视频或摄像机拍摄到的信息。它由三大分支组成：视觉感知、机器视觉、图像识别。其中，视觉感知涉及对环境光线、材质、物体形状、相互关系的观察与分析，如构图、配准、识别符号、目标跟踪、环境映射等，机器视觉则是指对图像进行数字化、几何变

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【深度学习】Mask-RCNN 计算机视觉实例分割模型介绍 Mask分支
q742971636的博客
04-16 3819
Mask-RCNN模型= Faster RCNN模型（RoI pooling 更换为 RoIAligh） + Mask分支 提供了两种head结构，最常用的还是右边的FPN结构的：
R-CNN: Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation
Lorenzo's Oil
10-18 845
一、论文前期知识、成果及意义 1.前期知识 什么是目标检测？ 找出图像中所有感兴趣的目标（ROI—Region of Interest）,确定它们的位置和大小以及类别。是计算机视觉领域的核心问题之一。 分类-Classification: 解决"是什么? "的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location: 解决"在哪里?"的问题,即定位出这个目标的的位置。 ...
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
深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望
AbnerAI的博客
02-14 1827
前言文章综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望。首先对目标视觉检测的基本流程进行总结，并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集；然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展；最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战，并对今后的发展趋势进行展望。目标视觉检测是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题。随着电子设备的应用在社会生产和人们生活中越来越普遍, 数字图像已经成为不可缺少的信息媒介, 每时每刻都在产生海量的图像数据。
[深度学习从入门到女装]Mask R-CNN
炼丹师
11-29 547
论文地址：Mask R-CNN   Mask R-CNN是在Faster R-CNN上做的改进，可以同时做到目标检测和实例分割（instance segmentation） RoIAlign 文中提到对于之前的RoI pooling层，需要进行两次Quantization操作，第一次也就是在获取RoI的时候，得到的坐标可能是float，但是呢，为了跟feature map对齐，需要对flo...
最先进的深度学习：Mask R-CNN简介
cumian8165的博客
07-25 1039
介绍 (Introduction) From my experience as a time traveller, I can confidently say that autonomous driving is/was/will be all the craze. Mathematically, the hype around computer vision grows exponential...
『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五：目标检测结果精炼
weixin_33725239的博客
10-20 394
一、Detections网络 经过了ROI网络，我们已经获取了全部推荐区域的信息，包含： 推荐区域特征（ROIAlign得到） 推荐区域类别 推荐区域坐标修正项（deltas） 再加上推荐区域原始坐标[IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)]，我们将进行最后的目标检测精修部分。 # Detection...
深度学习目标检测 经典论文 RCNN～Mask-RCNN～YOLOv2
06-03
深度学习在计算机视觉领域取得了显著的进步，特别是在目标检测任务上。这一领域的经典论文包括了从...通过对这些模型的深入理解，我们可以更好地掌握深度学习在目标检测中的应用，并可能启发新的研究方向和改进方案。
图像处理之图像检测与识别算法：Mask R-CNN：MaskRCNN在自动驾驶中的应用
最新发布
kkchenjj的博客
07-28 1071
输入图像：首先，输入图像通过主干网络进行特征提取。区域提议：RPN根据特征图生成多个候选区域（Region of Interest, ROI）。ROI Align：对每个ROI进行特征提取，确保与真实边界框对齐。分类与边界框回归：对每个ROI进行分类和边界框微调。掩膜预测：最后，掩膜分支预测每个实例的分割掩膜。
maskrcnn用于目标检测_基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测...
weixin_35997054的博客
12-29 959
原标题：基于CNN目标检测方法(RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD)行人检测原创作者在AI图谱平台上每成功发布一篇文章，通过审核后可奖励人民币30-50元不等，欢迎参与！一、研究意义卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力，近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网...
【目标检测】Mask R-CNN论文解读
wzk4869的博客
01-05 1852
【目标检测】Mask R-CNN论文解读
深度学习（5）之---目标检测综述：R-CNN、mask-RCNN、YOLO、SSD原理详解
yohnyang的博客
04-30 4083
目标检测综述：R-CNN、mask-RCNN、YOLO、SSD原理详解
白话Mask RCNN与代码解析
lengxuelianhan的博客
02-14 3319
Mask RCNN是在Faster_RCNN基础上改进的得到的集检测与分割于一体的网络模型，主要用于目标检测和实例分割，是在Faster RCNN框架上加入了Mask分支进行像素分割。另外Mask R-CNN 也可以应用到人体姿势识别。Mask RCNN是基于Faster RCNN的可以看一下Faster RCNN。接下来将会进行swin-transformer，以swin-transformer为主干的mask rcnn的学习。
目标检测（Object detection）—— Mask RCNN
weixin_42075898的博客
11-05 1507
基于tensorflow实现的Mask RCNN源码 对上面源码的解读 1 概述 Mask RCNN实际上是个实例分割算法（instance segmentation），这里对它进行介绍的原因是Mask RCNN与faster RCNN算法密不可分，只是在faster RCNN的分类支路、边框回归支路之外，增加了一个实例分割支路。改动虽然简单，但是Mask RCNN实例分割的效果非常出众，令人...
今天来聊一聊目标检测模型—MASK-RCNN
KongDere的博客
09-09 1030
综上所述，MASK-RCNN作为一种基于区域的深度学习目标检测算法，在目标检测和语义分割任务中展现出了强大的性能。未来，我们仍需要进一步改进和优化MASK-RCNN算法，以适应更多领域的应用需求，并提升算法的实用性和效率。本文将深入探讨MASK-RCNN算法的原理和在目标检测任务中的应用，带领读者了解这一先进技术的优势和局限性。精准的目标检测：MASK-RCNN在Faster R-CNN的基础上引入了分割子网络，在目标检测的同时实现了像素级的精确分割。这种高效的网络结构大大提升了算法的速度和准确性。
【Mask-RCNN】基于Mask-RCNN的目标检测和识别
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-29 2934
Mask-RCNN 是何凯明继Faster-RCNN后的又一力作，集成了物体检测和实例分割两大功能，并且在性能上上也超过了Faster-RCNN。其基本结构如下： Mask R-CNN是一个实例分割模型，它能确定图片中各个目标的位置和类别，给出像素级预测。所谓“实例分割”，指的是对场景内的每种兴趣对象进行分割，无论它们是否属于同一类别——比如模型可以从街景视频中识别车辆、人员等单个目标。下图是在COCO数据集上训练好的Mask R-CNN，如图所示，大到每一辆车，小到单根香蕉，它都能用窗口标出
目标检测篇——Faster R-CNN
weixin_43872060的博客
06-04 7529
目录1. Faster R-CNN理论1.1 R-CNN(Region with CNN feature)1.1.1 R-CNN概述1.1.2 R-CNN流程1.1.3 R-CNN框架1.1.4 R-CNN存在的问题1.2 Fast R-CNN1.2.1 Fast R-CNN概述1.2.2 Fast R-CNN流程1.2.3 Fast R-CNN损失函数1.2.4 Fast RCNN框架1.2.5 Fast RCNN存在的问题1.3 Faster R-CNN1.3.1 Faster R-CNN概述1.3.2
目标检测经典网络之Mask R-CNN
qq_37902216的博客
02-16 1469
Mask R-CNN Mask R-CNN是He Kaiming大神于2017年的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，其在没有任何trick的情况下，取得了2016年COCO比赛的冠军，其网络设计也比较简单，在Faster R-CNN的网络结构基础上，在原本的两个分支上（分类+回归）增加了一个分支进行图像分割，如下图所示： 摘要 Mask R-CNN可以看作是一个...
目标检测——Mask R-CNN【请结合其他博客一起食用】
PRIS-SCMonkey的博客
03-22 8385
大家好 今天来到了我们Maskrcnn 的分享 由于MaskRCNN网络包含了很多之前介绍过的知识点，例如RPN，FPN，RoIPooling，RoIAlign，故这遍文章看上去显得比较‘单薄’，如果想弄清楚Mask RCNN网络，需要结合之前的博文一同食用~~ o(=•ェ•=)m 前言 本篇论文其实还是分割为主，但是目前我们的网络基础是分类和检测，知识积累还不够，所以如有分割问题解释...
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