mask r-cnn下载

Mask RCNN 是基于Kaiming 之前的工作 FPN (Feature Pyramid Network) 很形象地说就是用FPN产生的检测结果, 后面加了一个分割的网络. 文章中用到了 Top-Down + Bottom-Up 最近很流行的多层网络, 因为最开始Faster-RCNN只是在最后一层上面检测, 很容易丢掉小目标物体, 并且对细节遮挡也很不敏感. 最近的趋势就是结合多层 特征, 答主孔涛就很早发现了这个insight, 做出了HyperNet 并中了CVPR roal!!!作者：Oh233 链接：https://www.zhihu.com/question/57403701/answer/153060743 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Mask R-CNN 这个结果确实很强，但要同时注意它主要是加上了许多（都是很有用的）engineering techniques 。 比如说 anchor 从 12 增加到了15个，图像 size 从600变成了800，还有ROI batch size变到了512，从FPN那篇paper来看，这些 better practice 会有对性能十分明显的提升 (table 3 baseline: AP=26.3 -> 31.6)。而我们组16年的coco分割竞赛冠军 ，Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation (FCIS)的代码昨晚终于开源了。限于计算资源，我们并没有加上这些改进。这些改进应该是比较 general 的，也会适用于 FCIS。欢迎大家试用一波。FCIS 提供了一种简单高效的框架去解决 instance segmentation 的问题。跟之前 COCO 2015 的冠军 MNC 相比，它的主要不同在于 mask estimation 和 detection 是共同做的，而不是先估计 mask 再做 detection。在 FCIS 中 detection/mask estimation 之间通过 inside/outside score map 互相影响，利用了这两个紧密相连 task 之间的共性。现在 release 版本基于支持多卡训练的MXNet，msracver/FCIS。实际上大概今年一月份我们就已经写出了外面可以使用的Caffe版本，但是当时官方 Caffe 只支持单卡做复杂任务的训练，对于COCO这种大规模数据集来说用单卡训练的话一下子几周的时间就过去了。考虑到大家用起来会非常蛋疼，最后还是决定没有release这个版本。