深度学习理论与实战:提高篇(12)Fast/Faster/Mask R-CNN总结
生活作者: 陈绍元
摘要编者按:本文节选自《深度学习理论与实战:提高篇 》一书,原文链接http://fancye……
前面逐个的介绍了Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN这一系列算法,这里再通过的图片总结一下它们的演进过程。这些图片来自这篇文章。
R-CNN
网络流图如下图所示,这里的分类器和回归也是原始论文的SVM和单独的回归模型。
Fast R-CNN
Mask R-CNN
Mask R-CNN如下图所示。它把RoI Pooling变成了RoI Align,然后输出多了一个分支用来预测每个像素是否属于目标物体的Mask。
得到候选区域后用于分类、回归和mask的网络叫作head(与之对应的之前的网络叫backbone),论文使用了两种head,如下图所示。
转载声明转载声明:本文系后花园转载发布,仅代表原作者或原平台态度,不代表我方观点。后花园仅提供信息发布平台,文章或有适当删改。对转载有异议和删稿要求的原著方,可联络[email protected]
评论