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MaskRCNN沿用了FasterRCNN的思想，特征提取采用ResNet-FPN的架构，另外多加了一个Mask预测分支，在实现目标检测的同时还可以实现目标的像素级分割。可见MaskRCNN综合了很多此前优秀的研究成果。论文名称：MaskR-CNN论文下载：
Wepresentaconceptuallysimple,flexible,andgeneralframeworkforobjectinstancesegmentation.Ourapproachefficientlydetectsobjectsinanimagewhilesimultaneouslygeneratingahigh-qualitysegmentationmaskforeachinstance.Themethod,calledMaskR-CNN,extendsFasterR-CNNbyaddingabranchforpredictinganobjectmaskinparallelwiththeexistingbranchforbounding…
MaskRCNN是FasterRCNN的扩展，对于FasterRCNN的每个ProposalBox都要使用FCN进行语义分割。引入了RoIAlign代替FasterRCNN中的RoIPooling。因为RoIPooling并不是按照像素一一对齐的（pixel-to-pixelalignment），也许这对bbox的影响不是很大，但对于mask的精度却有很大影响。
MaskRCNN精度高于FasterRCNNFasterRCNN使用RoIAlign的精度更高MaskRCNN的分割任务得分与定位任务得分相近，说明MaskRCNN已经缩小了这部分差距。4.4.TimingInference：195ms一张图片，显卡NvidiaTeslaM40。其实还有速度提高的空间
前言最近有一个idea需要去验证，比较忙，看完MaskRCNN论文了，最近会去研究MaskRCNN的代码，论文解析转载网上的两篇博客"技术挖掘者""rema
论文代码:Facebook代码链接;Tensorflow版本代码链接;KerasandTensorFlow版本代码链接;MxNet版本代码链接一、MaskR-CNN是什么,可以做哪些任务?图1MaskR-...
这篇文章主要向大家介绍(MaskRCNN)——论文详解(真的很详细),主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。论文:cn.arxiv.org/pdf/1703.06870v3ios
基于MaskRCNN的目标识别与空间定位
但文章作者确实写到了类间的竞争,二值交叉熵会使得每一类的mask不相互竞争,而不是和其他类别的mask比较。NetworkfasterrcnnMaskrcnn“head”作用...