Mask R CNN的几点总结
Faster R-CNN Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上稍作修改得来的,如果理解了Faster R-CNN,那么对Mask R-CNN理解也很容易。 强烈推荐这篇Faster R-CNN解读文章,讲解得很详细:一文读懂Faster R-CNN Mask R-CNN用于实例分割任务,其网络结构与Faster R-CNN基本相同,通过Convnets提取特征,Region Proposal Networks生成候选框(Region of Interest)。区别在于算法的最后一部分,除了需要对候选框对象进行分类和bbx回归,还需要为每一个候选框生成一个binary mas
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