Mask R-CNN

ポイント

  • RoI Poolingの改良として、RoI Alignを導入。

  • RoI PoolingはRoI領域に対して特徴量のマッピング方法が粗いかったため、補完などでもっともらしいものを使う

  • 以下が非常に詳しい(実装例まで紹介されている)。

    • https://qiita.com/yu4u/items/5cbe9db166a5d72f9eb8

  • 後はこれに対して、Instance Segmentation用のsubnetworkを接続する。

    • これはFaster R-CNN。

    • こちらが、Mask R-CNN。

アーキテクチャ

  • backboneには、ResNet50, ResNet101, ResNeXtを使用する。

  • また、効果の高いFPN(Feature pyramid network)も使用する。

    • FPNもまた、RoI Poolingを用いている。

参考

  • Jonathan Hui氏の解説

    • https://jonathan-hui.medium.com/image-segmentation-with-mask-r-cnn-ebe6d793272

  • これは概要しかないかな？

    • https://blog.negativemind.com/2019/04/27/general-object-detection-and-instance-segmentation-mask-r-cnn/

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