MASK -RCNN
MASK R-CNN
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運(yùn)行速度還是比較慢的，只能做的5FPS，不能做到實(shí)時(shí)
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processON 很好的畫圖工具
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圖像的輸入 padding 成1024 ——輸入成resNet101
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得到C1——C5特征層次
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C5 -> 256通道，通過一個(gè) 1 X 1的卷積核（調(diào)整channel的維度），所以我們得到了P5，P5 乘以 2（反卷積，轉(zhuǎn)置卷積，upsample），加起來得到P4，得到P3，最后得到P2。P5是feature是抽象層次比較高的，P2是比較細(xì)力度的。但是有的物體肯能很大，所以我們對P5進(jìn)行 MAX POOLing，得到P6，P6是僅僅只用于RPN網(wǎng)絡(luò)（抽象維度特別高 7 X 7,14 X14 ，最后在進(jìn)行一個(gè) 3X 3 的上采樣層，消除上采樣的混疊效應(yīng) 。喂入RPN，RPN是同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)（shared with ），得到了五個(gè)結(jié)果。連接在一起，得到一個(gè)output，得到三個(gè)東西，loss，class，bbox，得到了十幾個(gè)。篩選幾十萬個(gè)anchor之后，我們使用proposallayer（選擇），再選290個(gè)anchor【class 為0的，沒有物體的框框都丟掉】，得到最后的rpn_rois（精確的一個(gè)框框），得到金字塔ROI，根據(jù)公示進(jìn)行計(jì)算。如果框比較大，那么就P5抽取ROI對應(yīng)的，如果框比較小，那么可能選擇P2。P2——P5是之前出現(xiàn)過的，最后得到的feature MOI，再放入header層次，（計(jì)算位置，以及MASK層次，做instance segmentation ），最后得到了輪廓。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的MASK -RCNN的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
