训练样本制作--Annotating Object Instances with a Polygon-RNN

用户1148525

发布于 2019-05-26 12:06:07

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发布于 2019-05-26 12:06:07

文章被收录于专栏：机器学习、深度学习机器学习、深度学习

Annotating Object Instances with a Polygon-RNN CVPR2017 project page： http://www.cs.toronto.edu/polyrnn/

这里主要提出一个制作真值数据的工具。如下图所示：

这里我们使用VGG网络提取特征，使用一个 Convolutional LSTM 进行物体轮廓的提取。

我们的模型之所以是 RNN，是因为它每次只预测一个节点vertex。每个步骤 RNN 的输入是：图像块的CNN特征，前两个步骤预测的vertices 和第一个节点。用前两个步骤的节点来预测下一个节点。第一个节点用于判断polygon 是否结束。这里的CNN提取的特征倾向于物体的边缘信息。RNN 用于跟踪这些边缘。

在RNN中我们可以随时加入人工标记信息。