Mask R-CNN论文解析

本文详细解读Mask R-CNN,它是Faster R-CNN的升级版,增加了实例分割分支。对比了它与UNet的区别,探讨了ROI Pooling的局限性以及ROI Align的优势,同时介绍了网络结构和关键改进,如使用ResNet/FPN,以及在损失函数和训练过程中的优化。

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前言

Tip:Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行了改进。(roi pooling 换为了roi align层)


一、Mask R-CNN结构

mask rcnn是一个实例分割框架,对faster rcnn进行改进,增加了一个分支用于分割。实例分割要找到目标并对其进行分割,是目标检测和语义分割的结合。

模型结构:

在这里插入图片描述
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灰色部分:
Faster RCNN 结合 ResNet or FPN 的网络,黑色部分:新添加的并联 Mask层,泛化能力强。
网络结构:
Fater R-CNN with ResNet/ResNeXt:使用resnet-c4作为前面的卷积网络,将

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