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Mask-RCNN详解
Understanding Region of Interest — (RoI Align and RoI Warp)
63210编辑于 2025-02-04 - 来自专栏机器学习算法工程师
Mask-RCNN论文解读
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign。
1.8K80发布于 2018-03-30 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
Mask-RCNN论文解读
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign还有一个重大的影响：那就是它能够相对提高10%到50%的掩码精确度（Mask Accuracy），这种改进可以在更严格的定位度量指标下得到更好的度量结果。第二，我们发现分割掩码和类别预测很重要：为此，我们为每个类别分别预测了一个二元掩码。基于以上的改进，我们最后的模型Mask R-CNN的表现超过了之前所有COCO实例分割任务的单个模型，本模型可以在GPU的框架上以200ms的速度运行，在COCO的8-GPU机器上训练需要1到2天的时间。
75950编辑于 2022-02-14 - 来自专栏机器学习与python集中营
Mask-RCNN最详细解读
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，但我更想说的是，mask RCNN效果真的很好。
10.7K20发布于 2019-06-02 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenVINO部署Mask-RCNN实例分割网络
模型介绍 OpenVINO支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yolact是来自第三方的公开模型库 OpenVINO支持部署Faster-RCNN与Mask-RCNN网络时候输入的解析都是基于两个输入层，它们分别是： im_data : NCHW=[1x3x480x480] im_info: 1x3
91600发布于 2021-03-12 - 来自专栏全栈程序员必看
视频识别分类算法–MASK-RCNN框架
【物体检测框架-MASK-RCNN实战】教程，博士手把手带你做项目！
61020编辑于 2022-08-18 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割
本文主要跟大家分享一下如何使用mask-rcnn网络实现对象检测与实例分割，下一篇将会介绍如何制作数据集训练Mask-RCNN网络。 Mask-RCNN网络模型 Faster-RCNN网络主要由三个部分组成分别是backbone的卷积网络、实现Boxes选择的区域推荐网络RPN、最终的分类回归。 Mask-RCNN简单说就是在RPN之后得到对齐ROI对齐区域，完成了一个全卷积的像素分割分支，Mask-RCNN的网络结构如下： ? [Nx1xHxW] 使用Mask-RCNN实现实例分割 Pytorch中使用Mask-RCNN实现实例分割，是基于torchvision的预训练模型库，首先需要下载预训练模型，并检查是否可以支持GPU推理 Mask-RCNN实例分割对象提取与背景替换 这个是很久以前我写过一个无人机的Mask-RCNN检测时候，别人问我的问题，其实这个就是很简单的OpenCV操作就可以很好的提取出来这些ROI图像，代码实现如下
2.7K30发布于 2020-08-17 - 来自专栏大数据智能实战
基于mask-rcnn屏幕图像中指定对象
看到有基于mask-rcnn的方式来实现屏幕中指定对象的删除，挺有趣的。 具体的方法步骤也非常简单： （1）利用mask-rcnn实现语义分割 （2）对分割好的图像，对指定类型的图像对象（如人等）进行删除，可以删除一批同类对象，也可以删除指定类别对象中的某一个具体对象。 （2）屏幕某一个对象 其利用mask-rcnn的语义分割效果如下： 屏幕person 5后的效果如下：
37740编辑于 2022-05-07 - 来自专栏OpenCV与AI深度学习
OpenCV DNN模块教程(四)Mask-RCNN实例分割
本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展，介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做实例分割，以Mask-RCNN为例来检测缺陷。 tree/master/research/object_detection 本文以TensorFlow 1.x为例(TF2.x等后续稳定支持OpenCV后介绍)，介绍OpenCV DNN模块调用Mask-RCNN (2) 使用指令用.pb文件生成.pbtxt文件, Mask-RCNN使用tf_text_graph_mask_rcnn.py，指令如下： ? ? , outputFile; Mat frame, blob; // Create a window static const string kWinName = "OpenCV DNN Mask-RCNN
1.6K21发布于 2020-10-29 - 来自专栏AI算法与图像处理
使用pytorch mask-rcnn进行目标检测分割训练
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57603975 现在github上面有3个版本的mask-rcnn， keras, caffe(Detectron)， pytorch，
1.9K20发布于 2019-11-18 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用pytorch mask-rcnn进行目标检测分割训练
现在github上面有3个版本的mask-rcnn， keras, caffe(Detectron)， pytorch，这几个版本中，据说pytorch是性能最佳的一个，于是就开始使用它进行训练，然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题
1K20编辑于 2022-09-28 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
收藏 | 使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合
转载于：作者：Kayo Yin 编译：ronghuaiyang | AI公园 导读 只使用1349张图像训练Mask-RCNN，有代码。 Mask-RCNN 我们使用matterport实现的Mask-RCNN进行训练。虽然结果可能会很好看，但我们不会用MS COCO的预训练权重来展示我们如何只用1349张训练图像就能得到好的结果。 Mask-RCNN是在2017年Mask-RCNN论文中提出的，是同一作者对Faster-RCNN的扩展。Faster-RCNN被广泛应用于目标检测，模型在被检测物体周围生成包围盒。 Mask-RCNN进一步生成了目标的mask 。 我将在下面简要介绍模型体系结构。 ? 首先，我们使用一个主干模型从输入图像中提取相关的特征。在这里，我们使用ResNet101架构作为骨干。
93530发布于 2020-12-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
keras版Mask-RCNN来训练自己的目标检测数据集
1、下载好cuda9跟cudnn7，然后在安装好后，cuda其会自动添加到环境变量里，所以使用keras进行GPU加速的时候会自动使用这些库。
1.7K20发布于 2020-06-28 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合
本文转自AI公园 作者：Kayo Yin 编译：ronghuaiyang 导读 只使用1349张图像训练Mask-RCNN，有代码。 Mask-RCNN 我们使用matterport实现的Mask-RCNN进行训练。虽然结果可能会很好看，但我们不会用MS COCO的预训练权重来展示我们如何只用1349张训练图像就能得到好的结果。 Mask-RCNN是在2017年Mask-RCNN论文中提出的，是同一作者对Faster-RCNN的扩展。Faster-RCNN被广泛应用于目标检测，模型在被检测物体周围生成包围盒。 Mask-RCNN进一步生成了目标的mask 。 我将在下面简要介绍模型体系结构。 ? 首先，我们使用一个主干模型从输入图像中提取相关的特征。在这里，我们使用ResNet101架构作为骨干。
1.6K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
轻松学Pytorch – 行人检测Mask-RCNN模型训练与使用
大家好，这个是轻松学Pytorch的第20篇的文章分享，主要是给大家分享一下，如何使用数据集基于Mask-RCNN训练一个行人检测与实例分割网络。 Mask-RCNN网络模型 前面一篇已经详细分享了关于模型本身，格式化输入与输出的结果。这里使用的预训练模型是ResNet50作为backbone网络，实现模型的参数微调迁移学习。 关于模型本身的解释请看这里： 轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割 数据集介绍与读取 数据集地址下载地址： https://www.cis.upenn.edu/~jshi/ped_html np.int32(y1)), (np.int32(x2), np.int32(y2)), (0, 0, 255), 2, 8, 0) index += 1 cv.imshow("Mask-RCNN
3.7K30发布于 2020-08-20 - 来自专栏新智元
FAIR提出人体姿势估计新模型，升级版Mask-RCNN
来源：densepose.org 【新智元导读】FAIR和INRIA的合作研究提出一个在Mask-RCNN基础上改进的密集人体姿态评估模型DensePose-RCNN，适用于人体3D表面构建等，效果很赞 我们提出了DensePose-RCNN架构，这是Mask-RCNN的一个变体，以每秒多帧的速度在每个人体区域内密集地回归特定部位的UV坐标。 我们采用具有特征金字塔网络（ FPN）的Mask-RCNN结构，以及ROI-Align池化以获得每个选定区域内的密集部位标签和坐标。 通过级联，我们利用来自相关任务的信息，例如已经被Mask-RCNN架构成功解决的关键点估计和实例分割。这使我们能够利用任务协同和不同监督来源的互补优势。 作者： ?
1K130发布于 2018-03-20 - 来自专栏新智元
最高比Mask-RCNN快3倍！上交大实时姿态估计AlphaPose升级
升级后的AlphaPose，平均检测速度是Mask-RCNN的4倍 ---- 新智元报道 来源：上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学卢策吾团队MVIG实验室最新上线了他们此前开源的实时人体姿态估计系统 新系统采用 PyTorch 框架，在姿态估计标准测试集COCO上达到当前最高精度71mAP，同时平均速度20FPS，比Mask-RCNN速度快3倍。 AlphaPose是一个实时多人姿态估计系统。 新系统采用 PyTorch 框架，在姿态估计（Pose Estimation）标准测试集COCO validation set上，达到 71mAP的精度（比 OpenPose 相对提升17%，Mask-RCNN 相对提升8%），同时，速度达到了20FPS（比 OpenPose 相对提高66%，Mask-RCNN相对提高300%）。 再次感受一下升级后AlphaPose的速度 检测精度不变，平均速度比Mask-RCNN快3倍 人体关键点检测对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此，人体关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础。
3K40发布于 2018-09-25 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
超越Mask-RCNN：谷歌大脑的AI，自己写了个目标检测AI
△ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN；也超过了另外两只行业精英：FPN和SSD。 模型叫做NAS-FPN。 △ 这是Mask-RCNN的成果 NAS是一种自动调参的方法，调的不是训练超参数，是网络架构超参数：比如网络多少层、每层都是什么算子、卷积层里的过滤器大小等等。 △ 看不清请把手机横过来 NAS-FPN拿到了48.3的AP分，超过了Mask-RCNN，并且用时更短 (右边第二列是时间) 。 △ YOLOv3过往成果展 不过，打败Mask-RCNN已经是值得庆祝的成就了。 One More Thing NAS既然如此高能，应该已经搜索过很多东西了吧？
49020发布于 2019-05-07 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Mask-RCNN模型的实现自定义对象(无人机)检测
Part.2-迁移学习 使用迁移学习训练Mask-RCNN实现自定义对象检测，首先需要一个预训练模型，这里使用的的预训练模型为： mask_rcnn_inception_v2_coco 下载地址为： http
2.1K40发布于 2019-08-09 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
5.7K11发布于 2019-10-29
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