mask rcnn网络结构
时间: 2023-09-11 18:05:26 浏览: 55
Mask-RCNN网络结构是在原始的Faster-RCNN算法基础上增加了一个FCN分支,用来产生对应的MASK分割结果。整个Mask-RCNN的结构可以简单描述为RPN (Region Proposal Network)、ROIAlign、Fast-RCNN和FCN的组合。
RPN负责生成候选目标框,ROIAlign则用于将候选目标框与原始图像对齐,并提取特征。Fast-RCNN根据提取到的特征进行目标分类和边界框回归。而FCN则是专门的分割网络分支,用于对目标进行像素级别的分类,从而得到目标的精确轮廓。
通过这样的结构组合,Mask-RCNN可以同时进行目标检测和实例分割任务,得到物体的类别、位置以及像素级别的分类结果。这样的网络结构使得Mask-RCNN在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性,被广泛应用于计算机视觉领域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【个人整理】实例分割模型Mask-RCNN网络原理与架构详解](https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89677068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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