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掩码R-CNN，多类

目标检测。

掩码R-CNN（Mask R-CNN）是一种先进的目标检测算法，它是基于Faster R-CNN的改进版本。相比于传统的目标检测算法，掩码R-CNN不仅可以准确地检测出图像中的目标位置，还可以生成目标的精确掩码。这种精确掩码可以帮助进一步理解目标的形状和边界，从而在更多应用场景下发挥作用。

掩码R-CNN的主要优势包括：

准确性：掩码R-CNN采用深度学习技术，具有较高的准确性和稳定性，能够准确地检测出目标位置和生成精确的掩码。
多类别支持：掩码R-CNN可以同时检测多个类别的目标，并生成对应的目标掩码。这使得它在实际应用中更加灵活和实用。
目标形状理解：通过生成目标的精确掩码，掩码R-CNN能够进一步理解目标的形状和边界。这对于许多需要精细理解目标形态的任务非常重要。

掩码R-CNN在许多领域都有广泛的应用场景，包括但不限于以下领域：

计算机视觉：掩码R-CNN在目标检测、图像分割、实例分割等计算机视觉任务中发挥重要作用。
自动驾驶：掩码R-CNN可以用于检测道路上的车辆、行人、交通标志等，并提供精确的位置和形状信息。
医疗影像分析：掩码R-CNN可以用于医学图像中目标的定位和分割，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
视频分析：掩码R-CNN可以用于视频中的目标跟踪和分割，对于视频内容理解和场景分析非常有帮助。

腾讯云提供了一系列与掩码R-CNN相关的产品和服务，包括：

腾讯云图像分析（Image Analysis）：提供了丰富的图像处理和分析能力，包括目标检测、图像分割等功能。详情请参考：腾讯云图像分析
腾讯云人工智能开放平台（AI Open Platform）：提供了一站式的人工智能开发平台，包括图像识别、语音识别、机器翻译等功能。详情请参考：腾讯云人工智能开放平台
腾讯云视频处理（Video Processing）：提供了视频处理和分析的能力，包括目标跟踪、实例分割等功能。详情请参考：腾讯云视频处理

以上是关于掩码R-CNN的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！

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Mask R-CNN

其次，我们发现解耦掩码和类预测是必要的:我们独立地为每个类预测一个二进制掩码，不存在类之间的竞争，并依赖于网络的RoI分类分支来预测类别。...与此相反，FCNs通常采用逐像素多类分类的方法，将分割和分类结合起来，而基于我们的实验，FCNs在分割实例方面的效果并不理想。...我们对Lmask的定义允许网络为每个类生成掩码，而不用在类之间竞争;我们依赖于专用的分类分支来预测用于选择输出掩码的类标签。这个解耦掩码和类预测。...多项和独立的Mask：Mask R-CNN解耦掩码和类预测:正如现有的box分支预测类标签一样，我们为每个类生成一个掩码，而不存在类之间的竞争(通过每个像素的sigmoid和二进制损失)。...类指定和类未知Mask：我们的默认实例化预测特定于类的掩码，每个类一个m×m掩码。有趣的是，Mask R-CNN与类无关的面具(即。

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我们通过偏监督方法来探索如何训练实例分割模型：在训练时，一个类的子集（绿色框）具有实例掩码的注释; 剩余的类（红色框）只有边界框注释。...权重传递函数可以在Mask R-CNN中使用带有掩码注释的类作为监督学习的数据来进行端到端的训练。...我们选择的方法是：使用一个通用的权重传递函数，根据某一类别的边界框参数预测它的掩码参数，这个函数可以作为模型的组部分与模型一起进行训练；而不是分别学习某一类别的边界框参数和掩码参数。...表2对比了完整的Mask^X R-CNN的方法。它的表现大幅超越基准方法的表现（掩码平均准确度相对增加了20%多）。...Mask^X R-CNN模型在数据集Visual Genome上进行3000个类的掩码预测的示例。

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Mask-RCNN论文解读

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。...，在此基础上，Mask R-CNN方法增加了第三个分支的输出：目标掩码。...第二阶段本质上就是FastR-CNN，它使用来自候选框架中的RoIPool来提取特征并进行分类和边界框回归，但Mask R-CNN更进一步的是为每个RoI生成了一个二元掩码，我们推荐读者进一步阅读Huang...掩码将一个对象的空间布局进行了编码，与类标签或框架不同的是，Mast R-CNN可以通过卷积的像素对齐来使用掩码提取空间结构。...这与FCNs不同，FCNs是对每个像素进行多类别分类，它同时进行分类和分割，基于实验结果表明这样对于对象实例分割会得到一个较差的性能。

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两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

Mask R-CNN 基于 Faster R-CNN 流水线，但每个对象提议有三个输出，而不是两个。附加分支预测 K(# classes) 个二进制对象掩码，用于分割图像中每个类的对象。...为了训练掩码分支，在原始分类和边界框回归损失函数中添加了一个损失项 L_mask。 mask 损失项被计算为具有 k 类的地面真值分割图和第 k 个掩码之间的交叉熵损失。...上表显示了边界框对象检测的结果，其中 Mask R-CNN 优于更快的 R-CNN。 Faster R-CNN，RoIAlgin 显示了在训练期间未使用掩码损失时的结果。...结果表明，在使用掩码预测目标进行训练时，对象检测管道可以学习到更通用、更丰富的特征。概括通过引入掩码分支，提出了基于 Faster R-CNN 的实例分割的通用框架。...简单但令人惊叹的论文:) Cascade R-CNN 如果 IoU 高于阈值 u，则该补丁被认为是一个类的示例，或者被认为是背景类。

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目标检测(object detection)系列（十五） Mask R-CNN：检测与分割结合

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多视图聚类总结

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上一篇文章讲述了多继承的概念、语法、代码演练、使用注意事项，有兴趣的可以看下，这篇文章是基于上篇文章的扩展科普，简单知道一下就好。...一、Python中的MRO —— 方法搜索顺序【多继承顺序】所谓方法搜索顺序，就是让某个对象调用某个方法时，python的解释器是按照什么样的顺序在创建这个对象的类，以及父类之间搜索方法的。...（mro前后两个下划线） MRO是 method resolution order缩写，主要用于在多继承时判断方法、属性的调用路径。...新式类：以object为基类的类，推荐使用。经典类：不以object为基类的类，不推荐使用。...基于Python2.0 2.基于Python3.x 新式类和经典类在多继承时，会影响到方法的搜索顺序。

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教程 | 先理解Mask R-CNN的工作原理，然后构建颜色填充器应用

Mask R-CNN Mask R-CNN 是一个两阶段的框架，第一个阶段扫描图像并生成提议（proposals，即有可能包含一个目标的区域），第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。...代码提示：ROI 池化在类 PyramidROIAlign 中实现。 4. 分割掩码到第 3 节为止，我们得到的正是一个用于目标检测的 Faster R-CNN。...而分割掩码网络正是 Mask R-CNN 的论文引入的附加网络。 ? 掩码分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的：28x28 像素。...你可能已经注意到我的类不包含加载图像或返回边框的函数。基础的 Dataset 类中默认的 load_image 函数可以用于加载图像，边框是通过掩码动态地生成的。...代码提示：基础的 Config 类在 config.py 中，BalloonConfig 在 balloons.py 中。训练 Mask R-CNN 是一个规模很大的模型。

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全新视角，探究「目标检测」与「实例分割」的互惠关系 | AAAI系列解读 02

一、问题背景目标检测与实例分割是计算机视觉领域重要的两个任务，近年来出现了非常多优秀的算法解决这两个问题，且都取得了优异的效果，但是，却鲜有文章深入分析两者之间的关联，也就导致了诸如下图所示的错误的出现...：图中所示结果由 Mask R-CNN 得到，可以看到由于边界框定位不准导致的实例掩码缺失（(a), (b)）及边界框与实例掩码不统一的问题（(c), (d)）。...，得到了高分辨率的输出）；后续的若干操作则是文章的重点，介绍了如何使得两个任务相互辅助： “物体”辅助实例分割：目前常见的实例分割算法分为两类，一类是类似于 Mask R-CNN 的 proposal-based...的方法，是目标检测算法的直接扩展，但这类方法会面临上文提到的诸多问题：得到的实例掩码分辨率相对较低且严重依赖于 proposal 的边界框；另一类基于分割算法，首先预测每个点的 embedding，...然后再通过聚类得到每个实例的掩码（属于相同物体的点具有相似的 embedding，通过聚类，即可使得属于同一物体的点形成一个簇，也就得到了每个物体的掩码），这类方法天然克服了 proposal-based

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MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练

诸如Faster R-CNN、Mask R-CNN等经典方法虽然非常有效，但由于其固有的固定大小输出空间，它们通常预测每个图像的边界框和类的固定数量，这可能与图像中实例的实际数量不匹配，特别是当不同图像的实例数量不同时...考虑一幅描绘多辆重叠汽车的图像。传统的实例分割模型(如逐像素模型)可能难以应对如下所示的情况。如果汽车重叠，这些模型可能会为整个重叠的汽车创建一个单一的并且是合并后的掩码。...可能会把这个场景误认为是一辆形状奇怪的大型汽车，而不是多辆不同的汽车。掩码分类掩码分类(在MaskFormer中使用)采用了不同的方法。...使用掩码分类/分割的模型示例:掩码R-CNN, DETR, Max-deeplab.....与传统分割模型预测每个像素的类标签不同，MaskFormer预测每个潜在对象的类标签，以及相应的掩码嵌入。

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【前沿】何恺明大神ICCV2017最佳论文Mask R-CNN的KerasTensorFlowPytorch 代码实现

这个方面被称为 Mask R-CNN，是在 Faster R-CNN 上的扩展——在其已有的用于边界框识别的分支上添加了一个并行的用于预测目标掩码的分支。...Mask R-CNN 的训练很简单，仅比 Faster R-CNN 多一点计算开销，运行速度为 5 fps。...Mask_RCNN Keras 这是一个在Python 3，Keras和TensorFlow基础上的对Mask R-CNN的实现。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。...- MS COCO的训练代码 - 预训练的MS COCO 权重 - 使用Jupyter notebooks 来可视化检测过程的每一个步骤 - 用于多GPU训练的ParallelModel类 - MS COCO...掩码生成生成的掩码例子。这些掩码随后会被缩放放置在图片的合适区域。 4. 每一层激活值的可视化通常观察不同层激活对于解决检测中遇到的一些问题很有帮助。（全零值，或者随机噪声） 5.

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Facebook 最新论文：Mask R-CNN实例分割通用框架，检测，分割和特征点定位一次搞定（多图）

Mask R-CNN是Faster R-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码（segmentation mask）。...Mask R-CNN 框架于是，掩码层就成为了一个小型FCN。我们将它应用于单个RoI中，以在pixel-to-pixel行为中预测分割掩码。...█ Mask R-CNN 的优点：由于目前已有许多设计良好，可用于Faster R-CNN的构架，因此，作为Faster R-CNN的扩展，Mask R-CNN在应用时也没有阻碍；考虑到掩码层只给整个系统增加一小部分计算量...█ 实验结果图表研究人员进行了一系列实验来分析Mask R-CNN的运行效果。例如，把Mask R-CNN放在 COCO 测试集上进行测试、对比多项掩码和单项掩码（Multinomial vs....CMUPose+++[4] 是 2016 年的比赛获胜者，使用了多尺度测试、带有 CPM 的后处理 [33] 和带有一个目标检测器的滤波，累加约 5 分（在个人通信中阐明的）。

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学界 | 何恺明等人提出新型半监督实例分割方法：学习分割Every Thing

为了解决部分监督实例分割问题，研究者提出了一种基于 Mask R-CNN [15] 的新型迁移学习方法，Mask R-CNN 完美适应研究者的任务，它将实例分割问题分解为边界框目标检测和掩码预测的子任务...权重迁移函数可以使用带有掩码标注的类别作为监督在 Mask R-CNN 中执行端到端的训练。...类别不可知基线上的掩码预测（第一行）vs. Mask^X R-CNN 方法（第二行）。绿色框是集 A 中的类别，红色框是集 B 中的类别。...Mask^X R-CNN 在 Visual Genom 中 3000 个类别上的掩码预测示例。...这些能力使得我们能够在 Visual Genome 数据集上训练 Mask R-CNN，使用边框注释检测、分割 3000 多种视觉概念，且在 COCO 数据集上训练的模型能使用掩码注释检测分割 80 多类目标

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实例分割论文调研_论文案例分析模板

在本文中，我们研究了这个问题并提出了 Mask Scoring R-CNN，它包含一个网络块来学习预测实例掩码的质量。提议的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起用于回归掩码 IoU。...为了生成伪标签，我们首先从图像分类模型的注意力图中识别对象类的置信种子区域，并传播它们以发现具有准确边界的整个实例区域。...迄今为止，当模型具有相似的计算复杂度时，几乎所有这些方法在掩码精度方面都落后于两阶段掩码 R-CNN 方法，留下了很大的改进空间。...我们的主要新颖之处在于对跨训练对象类共享的潜在对象部分进行显式建模，这有望促进我们在测试中对新类的少量学习。...为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循 Mask R-CNN 使用的“检测然后分割”策略，要么首先预测类别掩码，然后使用聚类技术将像素分组为单个实例。

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Yann LeCun等最新研究：如何对未来实例分割进行预测？

使用 Mask R-CNN 进行实例分割 Mask R-CNN 模型主要由三个主要阶段组成。首先，使用一个 CNN 主干框架结构提取高层特征映射图。...将每个兴趣区域的特征输入到检测分支，并产生精确的边界框坐标、类别预测以及用于预测类别的固定二进制掩码。最后，在预测的边界框内将掩码插入到图像分辨率中，并报告为预测类的一个实例分割。 ...因此，我们提出了一种多尺度算法，对每一级采用单独的网络进行预测。每级网络都经过训练，彼此完全独立地工作。对于每一级，我们关注的是特征维度输入序列的特征。...数据集上的移动对象（ 8 类）短期和中期语义分割表现。图4显示，与 Warp 基线相比， F2F 算法能够与对象的实际布局更好地对齐，这表明该算法已经学会了对场景和对象的动态建模，且效果比基线好。...如预期所示，预测的掩码也比那些 S2S 算法更加精确。图4：对三个序列的中期预测(未来 0.5 秒)。

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一个算法同时解决两大CV任务，让目标检测和实例分割互相帮助，地平线实习生论文被AAAI 2020收录

目标检测与实例分割是计算机视觉领域重要的两个任务，近年来出现了非常多优秀的算法解决这两个问题，且都取得了优异的效果。但是，却鲜有文章深入分析两者之间的关联，也就导致了诸如下图所示的错误的出现： ?...上面的结果由Mask R-CNN得到，可以看到由于边界框定位不准导致前两张图的实例掩码缺失，以及后两张图的边界框与实例掩码不统一。...两个任务相互辅助 “物体”辅助实例分割：目前常见的实例分割算法分为两类，一类是类似于Mask R-CNN的proposal-based的方法，是目标检测算法的直接扩展。...但这类方法会面临上文提到的诸多问题，得到的实例掩码分辨率相对较低且严重依赖于proposal的边界框。另一类基于分割算法，首先预测每个点的嵌入，然后再通过聚类得到每个实例的掩码。...仔细分析发现，聚类的难题主要源于聚类中心的缺失，换句话说，如果我们拥有每个簇的中心，我们就可以抛弃聚类算法，进行端到端训练。

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