【文章推薦】『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其四：FPN和ROIAlign的耦合

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡終篇：使用detect方法進行推斷

一、detect和build 前面多節中我們花了大量筆墨介紹build方法的inference分支，這節我們看看它是如何被調用的。在dimo.ipynb中，涉及model的操作我們簡單進行一下匯 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其六：Mask生成

一、Mask生成概覽上一節的末尾，我們已經獲取了待檢測圖片的分類回歸信息，我們將回歸信息（即待檢測目標的邊框信息）單獨提取出來，結合金字塔特征mrcnn_feature_maps，進行Mask生成工作（input_image_meta用於提取輸入圖片長寬，進行金字塔ROI處理 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其五：目標檢測結果精煉

一、Detections網絡經過了ROI網絡，我們已經獲取了全部推薦區域的信息，包含：推薦區域特征（ROIAlign得到）推薦區域類別推薦區域坐標修正項（deltas）再加上推薦區域原始坐標[IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其一：總覽

在我們學習的這個項目中，模型主要分為兩種狀態，即進行推斷用的inference模式和進行訓練用的training模式。所謂推斷模式就是已經訓練好的的模型，我們傳入一張圖片，網絡將其分析結果計算出來的模式。本節我們從demo.ipynb入手，一窺已經訓練好的Mask-RCNN模型如何根據一張輸入 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其二：基於ReNet101的FPN共享網絡暨TensorFlow和Keras交互簡介

零、參考資料有關FPN的介紹見『計算機視覺』FPN特征金字塔網絡。網絡構架部分代碼見Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支。 1、Keras調用GPU設置【*】指定GPU import os ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其三：RPN錨框處理和Proposal生成

一、RPN錨框信息生成上文的最后，我們生成了用於計算錨框信息的特征（源代碼在inference模式中不進行錨框生成，而是外部生成好feed進網絡，training模式下在向前傳播時直接生成錨框，不過實際上沒什么區別，錨框生成的講解見『計算機視覺』Mask-RCNN_錨框生成 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_訓練網絡其二：train網絡結構&損失函數

Github地址：Mask_RCNN 『計算機視覺』Mask-RCNN_論文學習『計算機視覺』Mask-RCNN_項目文檔翻譯『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其一：總覽『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其二：基於ReNet101的FPN共享網絡『計算機視覺 ...

『計算機視覺』Mask-RCNN_訓練網絡其一：數據集與Dataset類

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原文：『計算機視覺』Mask-RCNN_推斷網絡其四：FPN和ROIAlign的耦合

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