深度学习高手笔记(卷2):经典应用
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 第1章 双阶段检测

1.6.3 小结

Mask R-CNN是一个多个主流算法的合成体,并且非常巧妙地设计了这些模块的合成接口:

使用残差网络作为卷积结构;

使用FPN作为骨干网络;

使用Faster R-CNN的目标检测流程,即RPN+Fast R-CNN;

增加实例分割。

Mask R-CNN的主要的创新点有:

将FCN和Faster R-CNN合并,通过构建一个三任务的损失函数来优化模型;

使用ROI对齐优化了ROI池化,解决了Faster R-CNN在分割任务中的区域不匹配问题。