人工智能算法工程师(高级)课程8-图像分割项目之Mask-RCNN模型的介绍与代码详解
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Mask R-CNN概述
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的扩展,它在原有的基础上增加了一个分支,用于生成目标的分割掩码。Mask R-CNN的架构如下:
- 特征提取:使用深度卷积神经网络(如ResNet)提取输入图像的特征。
- 区域建议网络(RPN):在特征图上滑动一个小的卷积核,生成一系列候选区域(称为anchors)。
- RoI Pooling:将候选区域映射到固定大小的特征图上。
- 分类和边界框回归:对RoI Pooling后的特征图进行分类和边界框回归。
- Mask分割:对分类为目标的RoI进行分割掩码生成。