MaskRCNN学习笔记
来源:互联网 发布:英国一年制硕士 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 05:41
摘要
作用:物体检测+产生一个切割mask
和
1. 简介
1.1 基础扫盲
物体检测:
通常包含两个问题,一是判断属于某个特定类的物体是否出现在图中;二是对该物体进行定位(常用表征就是物体的边界框)可实现输入测试图片,输出检测到的物体类别和位置。
语义分割
简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类
实例分割
物体检测和语义分割的综合体。相对物体检测的边界框,实例分割可精确到物体的边缘;相对语义分割,实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体
1.2 目标与方法
目标:
方法:在
说明:
1.
改进(很小):
新加一个层
效果(明显):
1. 将mask的准确率提高10%~50%
2. mask和分类去耦合对每一类进行mask的预测,不用在类之间比较,同时预测物体类别(?)
2.相关工作
2.1 R-CNN
R-CNN的目标是分析图像,并正确识别图像中主要对象,通过边界框标出对象的具体位置。
- 输入:图像
- 输出:图像中每个对象的边界框和标签
Step1:利用
Step2: 利用CNN对每个
Step3:对每个分好类的
2.2 Fast R-CNN
R-CNN不足
- 单个图像的每个
region proposal 都需要CNN进行判断,每次判断大约需要2000次FP。 - 此网络必须单独训练三种不同的模型:提取图像特征的CNN网络,判断类别的分类器和缩小边框的回归模型,使得训练复杂
引入
最后一个卷积之后加了RoIPool层,然后使用池化操将所有RoI统一成一样大小。
概括:RCNN先找再卷积;Fast RCNN先卷积再找
优化损失函数
使用
整合单元模型
Fast R-CNN将CNN、Classifier和LR整合成一个单输入双输出的网络。具体而言在CNN输出层用softmax函数代替了SVM分类器,来输出对象类别;同时在CNN输出层,还加入了用来输出边界框坐标的线性回归层。这样单个网络就可以输出所需信息。
所以,这个过程可以理解为:
Step1: 利用
Step2:原始图像一次卷积得到
Step3: 将原始图像和
Step4:最后输入两个softmax:判定是否含有object、给出
整个模型的输入和输出分别为:
- 输入:带多个区域建议的图像。
- 输出:具有更紧密边界框的每个区域的对象类别。
2.3.2 Faster R-CNN
Fast R-CNN的不足
仍然依赖
出发点:
优化对单独运行选择性搜索算法的方式,重复利用多个
提出
其核心思想是使用卷积神经网络直接产生
Step1:对于原图进行一次CNN输出一张
Step2:对于
Step3:上述
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