我以为只有box能计算iou值,但我看了maskrcnn后,发现该模型对mask进行了iou的计算,该方法巧妙之处在于 mask1与mask2必须有相同的height and width,而后在同一个位置的值累加,即交叉面积,而后将mask1与mask2 所有值累加为并集,而后计算类似于box的iou计算了. 然而,我为了简化,将变量a看作mask,并将mask1与mask2均等于a,以下是详细代码: import numpy as npa=np.array([[1,0,1,0,1,1],[1,

题目:<Mask Scoring R-CNN> CVPR 2019 Oral Paper(2017年783篇论文,获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horizon.ai地平线计算机视觉技术研究中心 1.1 Abstract 让深度网络意识到自己的预测质量是一个有趣但重要的问题.在大多数实例分割的任务中,实例分类的置信度被当作mask的质量衡量指标.然而,mask的质量被量化为实例mask和它的ground truth之间的IOU,显然,mask的质量和分类

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58291808 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.00241 代码链接:https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn 今天介绍一篇CVPR2019的论文,来自华科和地平线,这篇论文从实例分割中mask 的分割质量角度出发,提出过去的经典分割框架存在的一个缺陷:用Bbox bounding box的classification confidence作为mas

0. 背景 评估(或者说验证)聚类结果就如同聚类本身一样困难.通常的方法有内部评估和外部评估这两种: 内部评估的方法:通过一个单一的量化得分来评估算法好坏:该类型的方法 外部评估的方法:通过将聚类结果与已经有"ground truth"分类进行对比.要么通过人类进行手动评估,要么通过一些指标在特定的应用场景中进行聚类用法的评估.不过该方法是有问题的,如果真的有了label,那么还需要聚类干嘛,而且实际应用中,往往都没label:另一方面,这些label只反映了数据集的一个可能的划分方法

我在网上看到了一点神奇的代码,用来计算一个数字末尾连续零的个数. 刚好我在优化一个I2C读写函数(只写入I2C特定bit),觉得这个很有用.经过尝试,确实没问题. 下面我隆重介绍一下: Count the consecutive zero bits (trailing) on the right with multiply and lookup unsigned int v; // find the number of trailing zeros in 32-bit v int r; // r

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下四个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试 接下来,本篇博客重点分析网络测试. 在eval.py文件中,首先需要搭建测试用的网络.此时,需要将传入的第一个参数换成"test"字

MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS).为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注.我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜.为了进行评估,我们将现有的多目标跟踪指标扩展到这个任务.同时,我们还提出了一种新的基线方法,该方法通过单个神经网络解决检测,跟踪和分割问题.我们通过在MOTS标注(MOTS annotations)上面训练

SOLO: 按位置分割对象 SOLO: Segmenting Objectsby Locations 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1912.04488.pdf 代码链接: https://github.com/WXinlong/SOLO 摘要 我们提出了一个新的,令人尴尬的简单方法,在图像中的实例分割.与其他许多密集预测任务(如语义分割)相比,任意数量的实例使得实例分割更具挑战性.为了预测每个实例的遮罩,主流方法要么遵循例如mask R-CNN所使用的"检测然后分段&

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先

Concept Mask: Large-Scale Segmentation from Semantic Concepts 2018-08-21 11:16:07 Paper:https://arxiv.org/pdf/1808.06032.pdf 本文做了这么一件事:给定一张图片以及概念名词,输出其对应的分割结果,如下图所示: 具体来说,这个流程大致可以分为如下几个部分: 1. Embedding Network 来学习视觉特征和语义概念之间的对应关系:此时,我们可以得到一个粗糙的 atten

之前看了Google官网的object_dectect 的源码,感觉Google大神写的还不错.最近想玩下Mask RCNN,就看了下源码,这里刚好当做总结和梳理.链接如下: Google官网的object_dectect:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection Mask RCNN: https://github.com/matterport/Mask_RCNN 一个使用tensorfl

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco

文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor

前言 最近有一个idea需要去验证,比较忙,看完Mask R-CNN论文了,最近会去研究Mask R-CNN的代码,论文解析转载网上的两篇博客 技术挖掘者 remanented 文章1 论文题目:Mask R-CNN 论文链接:论文链接 论文代码:Facebook代码链接:Tensorflow版本代码链接:] to compute the exact values of the input features at four regularly sampled locations in each

mask R-cnn, kaiming he的新作.可以同时完成object detection和segmentation,还可以做pose estimation,简直就是功能多多啊.在coco上测试,超过去年竞赛冠军的水平了,代码会在不久的将来放出来. 如果我没记错的话,facebook的feature cascade(????)在coco上效果是挺好的,但是换到pascal voc上效果就差了不少,这点一直没明白为什么.Mask R-cnn也是只在coco上做的实验,是他们不屑做pascal

看完这篇就懂了. IoU intersect over union,中文:交并比.指目标预测框和真实框的交集和并集的比例. mAP mean average precision.是指每个类别的平均查准率的算术平均值.即先求出每个类别的平均查准率(AP),然后求这些类别的AP的算术平均值.其具体的计算方法有很多种,这里只介绍PASCAL VOC竞赛(voc2010之前)中采用的mAP计算方法,该方法也是yolov3模型采用的评估方法,yolov3项目中如此解释mAP,暂时看不明白可以先跳过,最后再

首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实效果不是很好,而且还有框的各种情况,因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏. 1.IOU(Intersection Over Union) 这是关于一个具体预测的Bounding box的准确性评估的数据,意义也就是为了根据这个IOU测定你这个框是不是对的,大于等于IOU就是对的,小于就

摘要 在训练YOLO v2的过程中,系统会显示出一些评价训练效果的值,如Recall,IoU等等.为了怕以后忘了,现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下. 这一文章首先假设一个测试集,然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式的计算方法. 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示:  假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片. 现在做如下的定义: True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机.

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=115) 环境说明   无 前言   提到IOU,如果接触过目标检测,应该是很熟悉的,这个东西简直就是标配了.但是我之前见到的求IOU都是求两个矩形的IOU,由于矩形的特殊性,其IOU可以很简单的求.   突然有一天,我要求一个矩形和一个多边形的IOU,这就让我突然有点懵,参考原来求两个矩形的IOU