Mask RCNN的实现

最新推荐文章于 2025-03-03 17:13:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xlie/article/details/79854626
版权
本文详细介绍了Mask R-CNN的实现框架，包括训练与推断的区别、多任务训练、FPN与RPN的关系、Mask生成网络的工作原理。还探讨了FPN在不同任务中的应用，RPN的设计，以及梯度传递的特点。同时，解释了Proposal Layer、Detection Target Layer和Detection Layer的作用。

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参考资料

要充分理解maskRCNN建议先通读RCN的系列论文了解主题脉络, 然后参考代码实现了解细节。

本文内容基于matterport的实现版本，这里有一份官方博客介绍了一些实现细节，推荐阅读。

说明

由于相关资料网络上不少，本文仅描述一些其他资料很少提及或者说明的部分。

整体架购

下图为mask-rcnn的整体实现框架

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xlie
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人体姿态估计-基于Pytorch+MaskRCNN实现人体姿态估计算法-附项目源码-优质项目实战.zip
05-15
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mask rcnn实现教程
wjd1994的博客
02-14 3万+
一，首先去github上下载mask-rcnn源码，这里提供一个百度网盘地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1htJYyNy 密码：0r2b 含可运行DEMO更新链接：https://pan.baidu.com/s/1HBPtIPz0xpZsCprl7rc6hw密码：bvm5 二，下载对应的mask_rcnn_coco.h5模型，这里给出百度网盘下载地址 链接：h......
目标检测之Mask R-CNN（Pytorch）：小白动手实现项目
dzc_go的博客
08-27 1万+
目标检测之Mask R-CNN：小白动手实现项目Pytorch引言Mask R-CNN原理简述代码、注释及详细解释 引言 首先声明本项目的运行环境。操作系统为Windows，编写环境为Anaconda3 + Jupyter Notebook。Pytorch版本为 torch 1.7.1+cu110 、torchvision版本为 0.8.2+cu110，cuda版本为cu100，显卡为Nvidia 2060。 我是目标检测领域的小白，刚刚完成了Pytorch的相关入门学习任务，所以我认为学习本篇博客的基础
目标检测系列—Mask R-CNN 详解
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Azperk的博客
03-03 825
是由等人于 2017 年提出的，它在的基础上进行了扩展，除了执行（即物体的分类和定位）之外，还增加了的功能，能够精确地预测每个目标的。与其他目标检测方法相比，Mask R-CNN 在精度上具有显著优势，尤其是在实例分割任务上。它在 COCO 数据集上取得了出色的表现，因此在计算机视觉领域中得到了广泛应用。本文将详细介绍的，并提供代码示例，帮助读者深入理解 Mask R-CNN 的工作原理。
Mask-RCNN 算法及其实现详解
shuwu
04-21 2918
https://blog.youkuaiyun.com/remanented/article/details/79564045 写在前面：经过了10多天对RCNN家族的目标检测算法的探究，从一个小白到了入门阶段，觉得有必要记录下这些天学习的知识，如有理解的不到位的地方，还望各位大佬指教。文章代码量比较大，详细的看可能需要一段的时间，等毕设开题答辩完了之后有时间我再修改修改，望谅解。 MASK RCNN 算...
TensorFlow实战：Chapter-8上(Mask R-CNN介绍与实现)
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DFan的NoteBook
11-09 7万+
简介 论文地址：Mask R-CNN 源代码：matterport - github 代码源于matterport的工作组，可以在github上fork它们组的工作。 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。 Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Jupyter Noteboo...
mask-rcnn原理与实战
qq_46454669的博客
11-15 5984
Mask R-CNN论文的主要贡献包括以下几点：分析了ROI Pool的不足，提升了ROIAlign，提升了检测和实例分割的效果；将实例分割分解为分类和mask生成两个分支，依赖于分类分支所预测的类别标签来选择输出对应的mask。同时利用Binary Loss代替Multinomial Loss，消除了不同类别的mask之间的竞争，生成了准确的二值mask；并行进行分类和mask生成任务，对模型进行了加速。
Pytorch mask-rcnn 实现细节分享
12-17
DataLoader Dataset不能满足需求需自定义继承torch.utils.data.Dataset时需要override __init__, __getitem__, __len__ ，否则DataLoader导入自定义Dataset时缺少上述函数会导致NotImplementedError错误 ...
chainer-maskrcnn:使用链接器的maskrcnn实现
05-13
Chainer-Maskrcnn原始纸遮罩R-CNN 轻头R-CNN： ： 当前状态使用LightHead架构很好的例子:) 这里有许多结果 _功能金字塔网络面罩的准确性看起来比上面更好。关键点120000 iter受过训练待办事项我们目前正在研究，因为...
Mask RCNN算法详解（总结）
weixin_44312422的博客
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Mask RCNN:目标检测+实例分割 作用：可以完成目标分类，目标检测，语义分割，实例分割，人体姿态识别等多种任务。 1.实例分割与语义分割的区别和关系？ 通常的目标分割是指语义分割，实例分割是从目标分割独立出来的一个小领域，两者相比实例分割更加复杂。 实例分割需要在语义分割的基础上对同类物体进行更加精细的分割。 2.算法主要思想 Mask rcnn算法是由faster rcnn 和语义分割算法FCN组成。前者完成目标检测任务，后者可以准确完成语义分割的任务。 主要思路：原始Faster-rcnn算法的基
MaskRCNN与注意力机制
qq_54809548的博客
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早期人们对注意力的认知，主要是上下文的关联，或者说是全局性的关联。往往，一张图像中像素的语义，不仅仅和周围像素相关，也可能和较远的像素相关。然而，受限于卷积的特性，无法从全局层面去观察图像，从而使得像素之间的上下文关联较为薄弱。从另一个角度讲，注意力机制的存在一个重要作用，是为了更好的扩大感受野。因此，空洞卷积，从某种程度上来说，可以认为是注意力机制的萌芽。同时需要注意的是，注意力机制不仅仅是扩大感受野。同时，包括：过滤不相干信息建模长距离依赖性。
PyTorch深度学习实战（25）——从零开始实现Mask R-CNN实例分割
盼小辉丶的博客
11-01 6725
Mask R-CNN 是一种在目标检测任务中引入了语义分割的强大框架，通过在 Faster R-CNN 基础上进行扩展，添加了额外的分支网络，不仅可以准确地检测对象的位置和类别，还可以生成每个实例的精确像素级别的语义分割掩码。其模块化的设计可以轻松地应用于不同的任务和数据集，并且可以通过添加更多的分支进行功能扩展，如实例关键点检测等。
Mask RCNN详解
qq_52053775的博客
07-16 6075
MaskR-CNN是对FasterR-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩模，与现有的用于分类和边界盒回归的分支并行（图1）。
Mask-RCNN代码实现（简述）
落叶知秋了哟的博客
12-29 5865
（1）代码地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN （2）安装主要按照上面网址的说明进行，下面就我做的修改和遇到的问题记录如下： 1、由于之前安装了tensorflow1.4(带GPU),所以将requirements.txt中的tensorflow这一项去掉，安装tensorflow1.4使用清华源，快一些，对应的cudnn是6.0版本 sud...
Mask RCNN 源代码解析 (1) - 整体思路
hnshahao的专栏
07-27 2万+
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Mask R-CNN结构细节回顾
阿辉的博客
07-11 7551
文章目录Mask R-CNNDataset**输入数据的格式**网络结构**总体结构****Backbone****RPN****ROI Head** 急急如律令！offer速来见我！ Mask R-CNN Dataset 输入数据的格式 读入COCO标注格式的标注文件，可以得到图片及对应的标注。 标注的数据格式如下： 输入网络的targets： batch为2，因此targets长度为2...
Mask R-CNN ——Faster R-CNN+ROI Align+FCN (目标检测+语义分割)(two-stage)(深度学习)(ICCV 2017)
星智云图工作室（StarImagine Studio）
12-06 9561
论文名称：《 Mask R-CNN 》 论文下载：https://arxiv.org/abs/1703.06870 论文代码：https://github.com/facebookresearch/Detectron 一、算法概述： Mask R-CNN是一个实例分割（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”。 目标...
mask rcnn实现
02-12
### Mask R-CNN 实现方法及教程 #### 1. 理解Mask R-CNN的工作原理 Mask R-CNN是一种扩展了Faster R-CNN的对象检测框架，它不仅能够定位和分类对象，还能为每个实例提供像素级的分割掩码。这种能力使得Mask R-CNN成为解决复杂场景下目标识别的理想工具[^2]。 #### 2. 安装环境配置 对于想要部署Mask R-CNN的应用开发者来说，可以选择不同的平台来搭建工作环境。如果偏好Keras和TensorFlow，则可以从GitCode获取由GitHub镜像提供的`Mask_RCNN`库并按照官方指南完成安装过程；而对于更倾向于PyTorch框架的人群而言，同样存在对应的版本——`Mask_RCNN_Pytorch`可供选用[^1][^3]。 为了简化初次使用者的学习曲线，在这些项目的文档中通常会附带详细的安装说明以及一些基础示例程序帮助理解整个流程[^4]。 #### 3. 数据预处理与增强 无论是采用哪种编程语言实现，数据准备都是至关重要的一步。这涉及到将原始图片转换成适合喂给神经网络的形式，比如调整尺寸、归一化数值范围等操作。此外，适当的数据扩增策略（如随机裁剪、翻转）有助于提高模型泛化性能。 #### 4. 构建与训练模型 一旦完成了前期准备工作之后就可以着手构建自己的Mask R-CNN架构了。这里需要注意的是要根据具体应用场景合理设置超参数，例如批次大小(batch size)，迭代次数(epochs)等等。同时也要考虑硬件资源情况选择合适的优化器(optimizer)以加速收敛速度[^5]。 当一切就绪后便可以通过调用相应API接口开始正式训练阶段。期间应定期保存checkpoint以便后续评估效果或继续未竟之功。 #### 5. 测试与应用 经过充分训练后的Mask R-CNN已经具备了一定程度上的预测能力。此时可以用新采集到的真实世界样本对其进行验证，观察其表现是否满足预期标准。最后还可以进一步探索如何将其集成至实际产品当中去发挥更大价值。 ```python from mrcnn.config import Config import mrcnn.model as modellib from mrcnn import visualize import numpy as np import cv2 class CustomConfig(Config): NAME = "custom" IMAGES_PER_GPU = 2 NUM_CLASSES = 1 + 80 # Background + classes config = CustomConfig() model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir='./logs') model.load_weights('path_to_pretrained_model', by_name=True) image = cv2.imread('test_image.jpg')[:, :, ::-1] results = model.detect([image], verbose=1) r = results[0] visualize.display_instances(image=image, boxes=r['rois'], masks=r['masks'], class_ids=r['class_ids'], class_names=['BG'] + ['object']*len(r['class_ids']), scores=r['scores']) ```
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