Mask R-CNN网络结构

原创 已于 2024-12-23 23:27:44 修改
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#深度学习 #人工智能 #神经网络

于 2024-05-13 19:11:23 首次发布

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RoIAlign

Mask分支

Mask R-CNN损失

Mask R-CNN主体结构还是Faster R-CNN，后端并联了一个mask分支

Mask R-CNN有两种：一种不带FPN特征金字塔结构的，一种带FPN的，现今以采用FPN结构的为主

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论文： Learning to segment to every thing 模型结构图
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03-22 4158
        MaskXRCnn俨然成为一个现阶段最成功的图像检测分割网络，关于MaskXRCnn的介绍，需要从MaskRCNN看起。         当然一个煽情的介绍可见：何恺明团队推出Mask^X R-CNN，将实例分割扩展到3000类。         MaskRCnn取得的精细结果有三个主要技术构架：DeepMask、SharpMask、MultiPathNet。MaskRCNN与...
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chase
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参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710 模型中的改进： 1.Faster R-CNN里的特征提取网络-->FPN：FPN产生特征金字塔[P2,P3,P4,P5,P6]，大尺度的ROI要从低分辨率的feature map上切，有利于检测大目标，小尺度的ROI要从高分辨率的feature map上切，有利于检测小目标。 2.ROI pooling-->RoIAlign：Faster RCNN中，特征图与原始图像是不对准的，会影响检测精度；RoIA.
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【图解】Mask R-CNN 架构
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08-02 2081
这个张量表示每个类别对应的 mask 的概率分布，也就是说，每个类别有一个 28 x 28 的 mask，表示该类别物体在图像中的位置和形状。这个向量表示每个 RoI 的类别概率和边界框偏移量，也就是说，前 K 个元素是一个 one-hot 向量，表示该 RoI 属于哪个类别的概率，后 4 个元素是一个四维向量，表示该 RoI 在 x, y, w, h 四个方向上的偏移量，其中 x, y 是中心坐标，w, h 是宽度和高度。
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08-25 2354
MaskRCNN网络结构 MaskRCNN作为FasterRCNN的扩展，产生RoI的RPN网络和FasterRCNN网络。 结构：ResNet101+FPN 代码：TensorFlow+ Keras（Python） 代码中将Resnet101网络，分成5个stage，记为[C1,C2,C3,C4,C5]；这里的5个阶段分别对应着5中不同尺度的feature map输出，用来建立FPN网络的特征金字塔（feature pyramid）. 先通过两张MaskRCNN整体网络结构图，再附带一张绘制了stage1
Mask R-CNN
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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
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11-03 1405
分类误差和检测误差在farster R-CNN当中已经介绍过了，参看前面文章。分割误差为新的东西，对于每一个ROI，mask分支定义一个K*m*2维的矩阵表示K个不同的分类对于每一个m*m的区域，对于每一个类都有一个。对于每一个像素，都是用sigmod函数进行求相对熵，得到平均相对熵误差Lmask。对于每一个ROI，如果检测得到ROI属于哪一个分类，就只使用哪一个分支的相对熵误差作为误差值进行计算。
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基于https://gluon-cv.mxnet.io/build/examples_instance/demo_mask_rcnn.html调试打印得到net.summary(x) -------------------------------------------------------------------------------- Layer (type) ...
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