MaskRcnn

1，原理

2，loss

3，评价

原理

如下图:

其中黑色部分为原来的Faster-RCNN，红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。

将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层；添加了并列的FCN层（mask层）。

具体结构如下图:

包括以下几个部分:

1, FPN

2, RPN

3, RoIAlign

总结如下：

1， 骨干网络ResNet-FPN，用于特征提取，另外，ResNet还可以是：ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101；

1， 头部网络，包括边界框识别（分类和回归）+mask预测。头部结构见下图：

loss

具体参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57759536 损失函数部分

评价

1， 精度十分高

2， 慢

参考

https://arxiv.org/abs/1703.06870

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57759536

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710

https://blog.csdn.net/qq_37392244/article/details/88844681