当前位置: 首页 > news >正文

【实例分割】(一)Mask R-CNN详细介绍带python代码

目录

1.🍀🍀实例分割定义 

2.🍀🍀Mask R-CNN

3.🍀🍀经典的实例分割算法

4.🍀🍀Mask R-CNN python代码

整理不易,欢迎一键三连!!!


        实例分割是计算机视觉领域中的一种技术,它可以将一张图像中的所有物体分割出来,并给每个物体分配一个唯一的标识符。与语义分割相比,实例分割更进一步,能够区分出同一类别中不同物体之间的差异。例如,在一张照片中,实例分割可以将人、狗、汽车等不同的物体分割出来,并为每个人、狗、汽车分配一个独特的标识符,以便进一步对它们进行处理或跟踪。实例分割可以应用于很多领域,如自动驾驶、医学图像处理、安防监控等。

论文下载:paper

官网代码:github

1.🍀🍀实例分割定义 

        实例分割、语义分割和目标检测都属于计算机视觉中的重要任务,但它们有着不同的应用场景和解决问题的方式。

        实例分割:实例分割是指对于一张图片中的每个物体,将其分割出来并打上不同的标记。即在像素级别上对每个物体进行标记,区分出不同的实体。常见的实例分割算法有Mask R-CNN等。

        语义分割:语义分割是指在像素级别上将一幅图像进行分类,将图片中每个像素分类到对应物体或背景中。常见的语义分割算法有FCN、U-Net、DeepLab等。

        目标检测:目标检测是指在图像中寻找不同的物体,并确定它们的位置和大小。目标检测需要在保证准确性和效率的前提下,对物体进行分类和定位。常见的目标检测算法有基于区域的RCNN系列算法、YOLO系列算法、SSD等。

        它们之间的区别和联系如下:

区别:

  • 实例分割和语义分割的差别在于是否区分同类别物体的不同实例,而目标检测则是更加注重定位和分类的同时,不进行像素级别的分割。
  • 实例分割和语义分割都是基于像素级别的分类,而目标检测是基于物体的定位和分类。

联系:

  • 在实例分割和目标检测中,都需要对物体进行定位和分类,因此在一些应用上,可以将实例分割视为一种特殊的目标检测。
  • 实例分割和语义分割同样可以用于场景分析、自动驾驶等应用场景,而目标检测可以被认为是在实例分割和语义分割的基础上进一步提取物体位置和大小信息的过程。

2.🍀🍀Mask R-CNN

        Mask R-CNN是一个基于Faster R-CNN的框架,用于图像实例分割任务。它通过在Faster R-CNN中添加一个分支来实现实例分割。Mask R-CNN的流程如下:

  1. 在输入图像上运行卷积网络以提取特征。可以使用训练好的网络,如ResNet或VGG等。

  2. 使用ROI pooling在特征图上对候选目标区域进行裁剪和变形,在每个目标区域上运行分类器和边界框回归器,以预测目标类别和位置。

  3. 在每个目标区域上添加一个分支,预测目标的掩模。掩模分支是一个全卷积网络,它输出与目标大小相同的二进制掩模。

        通过这种方式,Mask R-CNN将目标检测和实例分割结合起来,实现了同时检测和分割图像中的目标。


3.🍀🍀经典的实例分割算法

经典的实例分割算法包括:

  1. Mask R-CNN:基于 Faster R-CNN,通过添加矢量掩模层实现实例分割。
  2. FCIS(Fully Convolutional Instance Segmentation):针对 Mask R-CNN 的瓶颈,FCIS 直接在全卷积特征图中进行分割,避免了卷积和池化的多次重复计算操作。
  3. YOLACT(You Only Look At Coefficients):使用交互式注意力机制,在尽可能少的计算步骤中预测实例分割掩模。
  4. PANet(Path Aggregation Network):通过级联多个特征图路径和特征聚合模块,提高了实例分割的精度和速度。
  5. GMask(Guided Mask):基于 Mask R-CNN 和注意力机制,引入语义分割特征辅助实例分割,提高实例分割的精度。
  6. DeepMask:利用全卷积网络和基于锚点的模板匹配方法,在像素级别上进行分割。
  7. SharpMask:在 DeepMask 的基础上,使用多层级的特征图和分层聚合模块,提高了分割质量和速度。
  8. InstanceFCN:将实例分割转化为实例级别的像素分类问题,通过全卷积网络实现分割。

        这些算法在实例分割领域取得了重要的突破,并被广泛使用和应用。

        Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例分割的深度学习算法,它是在Faster R-CNN的基础上进一步扩展的,具有更准确的分割能力和更快的速度。在Python语言中,可以使用TensorFlow,Keras或PyTorch等深度学习框架来实现Mask R-CNN算法。


4.🍀🍀Mask R-CNN python代码

官网代码:github

        以下是使用TensorFlow和Keras实现Mask R-CNN算法的步骤:

  1. 安装TensorFlow和Keras库。
  2. 下载并安装Mask R-CNN模型库,例如:https://github.com/matterport/Mask_RCNN
  3. 导入必要的库和模块,例如:
import os
import sys
import random
import math
import numpy as np
import tensorflow as tf
import keras
from keras import backend as K
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize, utils

  1. 定义配置类,包括模型训练参数和数据集路径等信息,例如:
class Config():NAME = "my_mask_rcnn"GPU_COUNT = 1IMAGES_PER_GPU = 1NUM_CLASSES = 1 + 1  # background + objectIMAGE_MAX_DIM = 1024IMAGE_MIN_DIM = 800STEPS_PER_EPOCH = 100VALIDATION_STEPS = 50BACKBONE = "resnet50"DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.9DETECTION_NMS_THRESHOLD = 0.2LEARNING_RATE = 1e-4LEARNING_MOMENTUM = 0.9

  1. 实例化配置类和训练数据集,例如:
config = Config()
dataset_train = MyDataset()
dataset_train.load_data("train")  # 加载训练数据集
dataset_train.prepare()

  1. 定义模型结构,包括输入层、ResNet网络、FPN网络、RPN网络、ROI Pooling层、分类网络、回归网络和掩码网络等模块,例如:
input_image = Input(shape=[None, None, 3], name="input_image")
input_image_meta = Input(shape=[config.IMAGE_META_SIZE], name="input_image_meta")
input_anchors = Input(shape=[None, 4], name="input_anchors")resnet = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=input_image, include_top=False)
fpn = modellib.FPN(input=resnet.output, pyramid_size=256)rpn = modellib.RPN(input=fpn.output, anchors=config.ANCHORS_PER_IMAGE)
layer_roi = modellib.RegionProposalNetwork(input=rpn.output, anchors=config.ANCHORS_PER_IMAGE, proposal_count=config.POST_NMS_ROIS_INFERENCE)
roi_pooling = modellib.ROIPooling(input=(fpn.output, layer_roi), pool_size=[7, 7])
classifier = modellib.FPNClassifier(input=roi_pooling.output, roi_count=config.TRAIN_ROIS_PER_IMAGE, fc_layers_size=1024)
regressor = modellib.FPNRegressor(input=roi_pooling.output, roi_count=config.TRAIN_ROIS_PER_IMAGE, fc_layers_size=1024)
mask = modellib.MaskSubnet(input=roi_pooling.output, roi_count=config.TRAIN_ROIS_PER_IMAGE, mask_shape=config.MASK_SHAPE)

  1. 定义模型输出,包括分类、回归和掩码的输出,例如:
output_rois, output_class, output_regr, output_mask = modellib.FPNClassifier().([layer_roi, roi_pooling.output])

  1. 定义损失函数,包括分类、回归和掩码的损失函数,例如:
loss_class = modellib.smooth_l1_loss_bbox_batch(output_class, input_class_ids)
loss_bbox = modellib.smooth_l1_loss_bbox_batch(output_regr, input_bbox)
loss_mask = modellib.binary_crossentropy(input_mask, output_mask)

  1. 定义优化器和训练函数,例如:
optimizer = keras.optimizers.SGD(lr=config.LEARNING_RATE, momentum=config.LEARNING_MOMENTUM, clipnorm=5.0)
train_model = keras.models.Model([input_image, input_image_meta, input_anchors, input_class_ids, input_bbox, input_mask],[loss_class, loss_bbox, loss_mask])
train_model.compile(optimizer=optimizer, loss=[modellib.identity_loss, modellib.identity_loss, modellib.identity_loss])

  1. 开始模型训练,例如:
train_generator = modellib.data_generator(dataset_train, config, shuffle=True, augment=True)
train_model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=config.STEPS_PER_EPOCH, epochs=10, callbacks=None)

        这些步骤是实现Mask R-CNN算法的基本流程,在实际应用中还需要根据实际情况进行调整和优化。

整理不易,欢迎一键三连!!!

送你们一条美丽的--分割线--


🌷🌷🍀🍀🌾🌾🍓🍓🍂🍂🙋🙋🐸🐸🙋🙋💖💖🍌🍌🔔🔔🍉🍉🍭🍭🍋🍋🍇🍇🏆🏆📸📸⛵⛵⭐⭐🍎🍎👍👍🌷🌷

相关文章:

【实例分割】(一)Mask R-CNN详细介绍带python代码

目录 1.🍀🍀实例分割定义 2.🍀🍀Mask R-CNN 3.🍀🍀经典的实例分割算法 4.🍀🍀Mask R-CNN python代码 整理不易,欢迎一键三连!!!…...

面试官问我Redis怎么测,我一脸懵逼!

有些测试朋友来问我,redis要怎么测试?首先我们需要知道,redis是什么?它能做什么? redis是一个key-value类型的高速存储数据库。 redis常被用做:缓存、队列、发布订阅等。 所以,“redis要怎么测试…...

【Spring Boot】四种核心类的依赖关系:实体类、数据处理类、业务处理类、控制器类

//1.配置项目环境,创建Spring Boot项目。 //2.数据库设置,配置数据库。 //3.创建实体类,映射到数据库。 //4.创建数据处理层类,Repository //5.创建业务处理类,Service类 //6.创建控制器类,Controller类 Ar…...

opencv 进阶15-检测DoG特征并提取SIFT描述符cv2.SIFT_create()

前面我们已经了解了Harris函数来进行角点检测,因为角点的特性,这些角点在图像旋转的时候也可以被检测到。但是,如果我们放大或缩小图像时,就可能会丢失图像的某些部分,甚至有可能增加角点的质量。这种损失的现象需要一…...

ES5 的构造函数和 ES6 的类有什么区别

文章目录 语法不同方法定义方式不同继承方式不同类内部的this指向不同静态成员定义方式不同访问器属性类的类型检查 在JavaScript中,类和构造函数都被用来创建对象,接下来会从以下几点说说两者的区别: 语法不同 构造函数使用函数来定义类使用…...

AUTOSAR配置与实践(配置篇) 如何条件控制PDU外发

AUTOSAR配置与实践(配置篇)如何条件控制PDU外发 一、需求1.1 需求简要分析1.2 需求进一步分析二、流程实现和具体配置一、需求 需要针对特定的PDU(外发)进行条件控制,这里要通过不同配置字进行PDU是否外发的控制 1.1 需求简要分析 正常PDU分组时分为两组,接收报文组和…...

2023年湖北中级工程师职称申报专业有哪些?甘建二告诉你

中级职称职称申报专业:环境工程、 土木建筑、土建结构、土建监理、土木工程、岩石工程、岩土、土岩方、风景园林、园艺、园林、园林建筑、园林工程、园林绿化、古建筑园林、工民建、工民建安装、建筑、建筑管理、建筑工程、建筑工程管理、建筑施工、建筑设计、建筑装…...

记录:ubuntu20.04+ORB_SLAM2_with_pointcloud_map+ROS noetic

由于相机实时在线运行需要ROS,但Ubuntu22.04只支持ROS2,于是重装Ubuntu20.04。上一篇文章跑通的是官方版本的ORB_SLAM2,不支持点云显示。高翔修改版本支持RGB-D相机的点云显示功能。 高翔修改版本ORB_SLAM2:https://github.com/ga…...

文心问数Sugar Bot :大模型+BI,多轮会话自动生成可视化图表与数据结论

Sugar BI 的文心问数功能是基于大语言模型实现的,支持您使用自然语言,通过多轮会话的方式,获取实时数据的图表展现,也可以自动为您总结与图表相关的业务结论。 文心问数功能邀测中,欢迎CSDN的用户前来报名:…...

21、WEB漏洞-文件上传之后端黑白名单绕过

目录 前言验证/绕过 前言 关于文件上传的漏洞,目前在网上的常见验证是验证三个方面: 后缀名,文件类型,文件头,其中这个文件头是属于文件内容的一个验证 后缀名:黑名单,白名单 文件类型&#xf…...

windows的django项目部署到linux的docker上

编辑dockerfile文件,可以自行寻找相关教程 创建镜像 docker bulid -t imagename:tag .查看镜像 docker images 如果想自己先试一下,那就需要运行容器 docker run -it -d -p 8000:8000 --name volume_name imagename:tag 查看容器 docker ps -a 进…...

【力扣】70. 爬楼梯 <动态规划>

【力扣】70. 爬楼梯 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢? 示例 1: 输入:n 2 输出:2 解释:有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 1 阶 2. …...

数据结构(3)

线性表是多个具有相同特征的数据的有限序列。 前驱元素:A在B前面,称A为B的前驱元素。 后继元素:B在A后面,称B为A的后继元素。 线性表特征: 1.一个元素没有前驱元素,就是头结点; 2.最后一个…...

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.xavier_uniform_

分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.c…...

优橙内推安徽专场——5G网络优化(中高级)工程师

可加入就业QQ群:801549240 联系老师内推简历投递邮箱:hrictyc.com 内推公司1:浙江省邮电工程建设有限公司 内推公司2:北京宜通华瑞科技有限公司 内推公司3:浙江明讯网络技术有限公司 浙江省邮电工程建设有限公司 …...

2023年计算机设计大赛国三 数据可视化 (源码可分享)

2023年暑假参加了全国大学生计算机设计大赛,并获得了国家三等奖(国赛答辩出了点小插曲)。在此分享和记录本次比赛的经验。 目录 一、作品简介二、作品效果图三、设计思路四、项目特色 一、作品简介 本项目实现对农产品近期发展、电商销售、灾…...

工业生产全面感知!工业感知云来了

面向工业企业数字化转型需求,天翼物联基于感知云平台创新能力和5G工业物联数采能力,为客户提供工业感知云服务,包括工业泛协议接入、感知云工业超轻数采平台、工业感知数据治理、工业数据看板四大服务,构建工业感知神经系统新型数…...

Lnton羚通关于Optimization在【PyTorch】中的基础知识

OPTIMIZING MODEL PARAMETERS (模型参数优化) 现在我们有了模型和数据,是时候通过优化数据上的参数来训练了,验证和测试我们的模型。训练一个模型是一个迭代的过程,在每次迭代中,模型会对输出进行猜测&…...

冒泡排序算法

//version 1 void bubblesort(vector<int>& nums){int n=nums.size();for(int i...

无人机航管应答机 ping200XR

产品概述 ping200XR是一个完整的系统&#xff0c;旨在满足航管应答器和自动相关监视广播(ADS-B)的要求&#xff0c;在管制空域操作无人航空系统(UAS)。该系统完全可配置为模式A&#xff0c;模式C&#xff0c;模式S转发器和扩展ADS-B发射机的任何组合。ping200XR包括一个精度超…...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结&#xff1a; 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析&#xff1a; 实际业务去理解体会统一注…...

Linux-07 ubuntu 的 chrome 启动不了

文章目录 问题原因解决步骤一、卸载旧版chrome二、重新安装chorme三、启动不了&#xff0c;报错如下四、启动不了&#xff0c;解决如下 总结 问题原因 在应用中可以看到chrome&#xff0c;但是打不开(说明&#xff1a;原来的ubuntu系统出问题了&#xff0c;这个是备用的硬盘&a…...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词

Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵&#xff0c;其中每行&#xff0c;每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid&#xff0c;其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...

C++使用 new 来创建动态数组

问题&#xff1a; 不能使用变量定义数组大小 原因&#xff1a; 这是因为数组在内存中是连续存储的&#xff0c;编译器需要在编译阶段就确定数组的大小&#xff0c;以便正确地分配内存空间。如果允许使用变量来定义数组的大小&#xff0c;那么编译器就无法在编译时确定数组的大…...

JVM 内存结构 详解

内存结构 运行时数据区&#xff1a; Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器&#xff1a; ​ 线程私有&#xff0c;程序控制流的指示器&#xff0c;分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 ​ 每个线程都有一个程序计数…...

Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道

在上一章节中&#xff0c;我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道&#xff0c;它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好&#xff0…...

基于Springboot+Vue的办公管理系统

角色&#xff1a; 管理员、员工 技术&#xff1a; 后端: SpringBoot, Vue2, MySQL, Mybatis-Plus 前端: Vue2, Element-UI, Axios, Echarts, Vue-Router 核心功能&#xff1a; 该办公管理系统是一个综合性的企业内部管理平台&#xff0c;旨在提升企业运营效率和员工管理水…...