Mask R-CNN论文总结

最新推荐文章于 2024-08-12 21:42:11 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ysl_ysl123/article/details/96182739
Mask R-CNN在Faster R-CNN基础上加入分割分支，实现实例分割。通过RoIAlign解决特征对齐问题，采用解耦方式提高分割准确性。网络结构包括RPN、RoIAlign层和分类、回归、分割三个分支。在训练时，对正类RoI进行分割，以提高实例分割效果。

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Mask R-CNN简介

       \space\space\space\space\space\space       Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上，加了一个分割的分支，能够在检测的同时，对各RoI中的目标物体进行分割，即实例分割（instance segmentation）。
       \space\space\space\space\space\space       实例分割是一个比较有挑战性的任务，它既要检测出一幅图中所有的目标物体，又要将它们分割出来。所以实例分割是目标检测与语义分割的组合。
       \space\space\space\space\space\space       由于Faster R-CNN RoI pooling层的原因，最终生成的特征图与原始候选区域并不对应，所以Mask R-CNN并不是简单的增加一个分割分支就可以的，文章设计了一个RoIAlign来解决特征图与原始候选区域对应的ground truth不对齐的问题。RoIAlign不仅大幅提高分割的准确率，而且将实例分割任务成功解耦为分类和二值分割，即对每一个RoI中的物体生成一个二值mask，对应类别由检测网络的分类分支预测。相比直接用全卷积神经网络实例分割（mask对应多类别，相当于在分割同时还要分类），这种解耦的方式效果好很多。

Mask R-CNN细节

Mask R-CNN的网络结构如下图所示。
在这里插入图片描述
       \space\space\space\space\space\space       第一阶段和Faster R-CNN一样，用RPN产生候选区域。第二阶段，在预测每一个RoI类别和bounding box偏移量的同时，生成二值mask分割RoI。
       \space\space\space\space\space\space       在训练期间，每一个RoI的loss计算式为 L = L c l s + L b o x + L m a s k L=L_{cls}+L_{box}+L_{mask} L=Lcls​+Lbox​+Lm

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Mask R-CNN总结
weixin_39958313的博客
03-14 830
论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.00726 文章内容： 论文总览 算法要点 双线性插值 论文总览： Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上加了一个分支，来预测ROI的分割mask，是与分类和回归分支并列的分支。主要的一个改进是将ROI Pooling改为ROI Align,提升了mask的准确率。 算法要点： ...
Mask R-CNN文章总结
qq_41875080的博客
05-09 456
最好的文章，对网络细节介绍到很清楚！值得反复阅读 宏观的介绍网络框架 谷歌排行第一的，高视角分析 ROIAlign如何进行双线性插值： 如图所示，为了得到为了得到固定大小（7X7）的feature map，ROIAlign技术并没有使用量化操作，即我们不想引入量化误差，比如665 / 32 = 20.78，我们就用20.78，不用什么20来替代它，比如20.78 / 7 =...
Mask R-CNN阅读总结
weixin_44285710的博客
02-20 381
Mask R-CNN论文阅读笔记 物体检测，语义分割，实例分割三者之间的区别 物体检测（object detection）的目标是确定每个物体的类别，并用bounding box标记出每个物体的位置。 语义分割(semantic segmentation)的目标是像素级别的确定每个物体的分类及位置，但不区分同一类别的不同个体。 实例分割(instance segmentation)的目标是在语义分...
【实例分割】Mask R-CNN论文总结
晓峰博客笔记
08-14 505
1、Mask R-CNN网络的整体结构：     RPN + ROIAlign + Fast R-CNN + FCN,如图： 2、Mask R-CNN概念 Faster R-CNN为每个候选目标输出一个类标签和一个边框偏移量。我们添加了一个输出目标掩模的第三条分支。附加的掩模输出与类输出和边框输出不同，需要提取对象更精细的空间布局。 Mask R-CNN采用相同的两级，第一级是完全相同...
mask rcnn 总结ppt
07-09
对rcnn系列深度学习网络的总结型ppt，无论是学习还是交流上都是很有价值的资料
Mask R-CNN 论文总结
2301_80740635的博客
08-12 865
我们提出了一种概念上简单、灵活且通用的对象实例分割框架。我们的方法可以高效地检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN，它通过在现有的边界框识别分支之外，增加一个用于预测对象掩码的分支，从而扩展了Faster R-CNN。Mask R-CNN的训练过程简单，只对Faster R-CNN增加了很小的开销，运行速度为每秒5帧。此外，Mask R-CNN容易推广到其他任务，例如，使我们能够在相同框架下估计人体姿态。
【论文精读】Mask R-CNN
weixin_44934783的博客
03-05 1654
Mask R-CNN
mask R-CNN论文
03-26
### Mask R-CNN 论文解析 #### 摘要概览 Mask R-CNN是一种高效、灵活且通用的对象实例分割框架。它不仅能够高效地检测图像中的对象，还能为每个对象实例生成高质量的分割掩码。该方法通过在Faster R-CNN的基础上...
什么是Mask R-CNN？Mask R-CNN的工作原理.pdf
10-23
Mask R-CNN是一种深度学习模型，专用于实例分割任务，由Kaiming He等人在2017年的论文中提出。实例分割是计算机视觉领域的一个关键问题，它要求模型不仅定位图像中的目标物体，还要对每个物体进行像素级别的分类，...
Mask R-CNN论文简述
w风的季节-博客
11-28 388
Mask R-CNN 论文翻译摘要1. Introduction2. 主要贡献 摘要 提出了一个概念上简单，灵活和通用的目标分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。称为Mask R-CNN的方法通过添加一个与现有目标检测框回归并行的，用于预测目标掩码的分支来扩展Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单，相对于Faster R-CNN，只需增加一个较小的开销，运行速度可达5 FPS。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在同一个框架
Mask R-CNN学习总结
aift的专栏
08-08 1960
额。。。。大佬写得好到炸（强烈推荐！），实在没必要徒劳，故转载，，，，灰常灰常感谢各位大佬。。。。。 不断更新目标检测和语义分割的文章，感兴趣的请关注我。令人拍案称奇的Mask RCNN最近在做一个目标检测项目，用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片，训练了1000步之后进行测试，发现效果好得令人称奇。就这个任务，很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平，但我...
《Mask R-CNN》论文阅读之Mask R-CNN
Gavinmiaoc的博客
06-14 4313
导读 Mask R-CNN是ICCV 2017的best paper，彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中，单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目，取而代之的是集成，复杂，一石多鸟的多任务网络模型。Mask R-CNN就是典型的代表。本篇大作的一作是何凯明，在该篇论文发表的时候，何凯明已经去了FaceBook。 Mask-RCNN 大体框架还是 F...
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2017：Mask R-CNN - 扩展 Faster R-CNN 以用于像素级分割背景何凯明的这篇大作是想像Fast/Faster-RCNN，FCN做为检测任务与分割任务的基础框架那样，将MASK-RCNN做为实例分割的基础框架。 由于既要求检测出图像中的每个物体，又要求分割出每一个实例，这里有可能一类物体同时出现多个实例，这样就会使问题的难度增加，因此实例分割是一项非常有挑战性的任务。 本文
Mask rcnn实现心得
weixin_38740463的博客
11-06 589
一、配置环境： Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。 Python 3.4+ TensorFlow 1.3+ Keras 2.0.8+ Jupyter Notebook Numpy, skimage, scipy, Pillow, cython, h5py   二、安装 1）安装依赖关系   pip3 install -r requirements....
使用mask rcnn心得
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07-09 632
首先环境配置，这里需要tensorflow版本比较低，之前用高版本的tf出现cudnn无法调用（连1.12.0豆不行） tensorflow：1.9.0 keras：2.2.4 首先在运行的过程中出现 tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:332] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERN...
mask rcnn 论文阅读笔记
头狼博客
01-10 3078
Mask RCNN阅读笔记 目录 Mask RCNN阅读笔记 目录 一. 文章主题介绍： 二. 文章核心设计： 2.1 mask分支损失函数的计算 2.2 ROIAlign的一些改进 1.该技术要解决的问题描述： 2.具体的实现： 2.3 两种基础网络 三. 打磨实验： 3.1 实验参数的配置： 3.2 主要的一些对比实验 四. 收获/总结/启发： 补充说明 引用 ...
深度学习 + 论文详解： Mask R-CNN 原理与优势
Kuo_Jun_Lin的博客
06-06 3406
论文链接Mask R-CNN: https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf
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09-17 965
Mask RCNN论文 Mask RCNN是实例分割架构，以Faster RCNN为原型，增加了用于分割任务的分支，但是比Faster RCNN慢一些，也可用于其他任务 1.简介 实例分割任务与目标检测不同点在于不仅要找到物体还要详细勾勒出边缘。它在Faster RCNN的基础上进行扩展，对每个proposal都使用FCN进行语义分割，其与定位、分类任务一同进行 ROI Align代替 ROI Pooling。 2.相关工作 速度较快，但是对于重叠物体的分割效果不好 3.Mask R-CNN 基
mask rcnn
qq_33228039的博客
10-16 643
1.总结： 1.mask rcnn 是object dection和semantic segmentation的结合 参考：https://blog.youkuaiyun.com/wangdongwei0/article/details/83110305#1%E3%80%81Introduction 2.相比于FCIS，FCIS使用全卷机网络，同时预测物体classes、boxes、masks，速度更快...
Mask R-CNN论文
最新发布
03-23
### 关于 Mask R-CNN 的论文下载 Mask R-CNN 是一种在目标检测领域具有重要影响力的模型，其核心思想是在 Faster R-CNN 的基础上增加了用于预测实例分割掩码的分支[^3]。该方法通过引入全卷积网络（FCN），针对每个感兴趣区域（Region of Interest, RoI）生成 \(m \times m\) 的二值掩码[^4]。 通常情况下，获取学术论文可以通过以下几种方式： 1. **官方出版平台** Mask R-CNN 的原始论文发表在 IEEE 的会议 ICCV 2017 上。可以访问 IEEE Xplore 或 ArXiv 网站直接搜索论文标题 “Mask R-CNN”。IEEE 提供高质量的 PDF 文件，但可能需要注册账户或支付费用。 2. **ArXiv 平台** 很多计算机视觉领域的研究者会选择将预印本上传到 ArXiv。可以在 ArXiv 中输入关键词 “Mask R-CNN” 进行检索。例如，可以直接访问链接：[https://arxiv.org/abs/1703.06870](https://arxiv.org/abs/1703.06870)，这是 Mask R-CNN 论文的一个公开版本。 3. **Google Scholar** 使用 Google Scholar 搜索引擎可以帮助找到更多可用资源。输入论文名称或者作者名 Kaiming He 可能会返回多个来源，包括免费和付费选项。 4. **科研社区分享网站** 如果无法通过上述渠道获得全文，还可以尝试一些科学文献共享平台，比如 ResearchGate 或 Academia.edu。这些平台上可能存在其他研究人员上传的合法副本。 以下是实现 Mask R-CNN 的一段简化代码框架示例： ```python import torch.nn as nn class MaskRCNN(nn.Module): def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, mask_head): super(MaskRCNN, self).__init__() self.backbone = backbone self.rpn = rpn self.roi_heads = roi_heads self.mask_head = mask_head def forward(self, images, targets=None): features = self.backbone(images.tensors) proposals, proposal_losses = self.rpn(images, features, targets) detections, detector_losses = self.roi_heads(features, proposals, images.image_sizes, targets) if self.training: losses = {} losses.update(detector_losses) losses.update(proposal_losses) return losses masks = self.mask_head(detections['boxes'], features) detections['masks'] = masks return detections ``` #### 注意事项 - 在使用第三方博客或其他非正式资料时，请注意版权问题并确认信息准确性[^1]。 - 对于 ECCV 和 ICCV 等顶级会议中的最新研究成果，也可以关注相关解读文章了解背景知识[^2]。
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