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　　Mask R-CNN 彩票源码网【大神源码论坛】dsluntan.com 【布丁源码论坛】budingbbs.com 企娥 3393756370 是基于 Faster R-CNN 的基于上演进改良而来，FasterR-CNN 并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫 RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign 还有一个重大的影响：那就是它能够相对提高 10%到 50%的掩码精确度（Mask Accuracy），这种改进可以在更严格的定位度量指标下得到更好的度量结果。第二，我们发现分割掩码和类别预测很重要：为此，我们为每个类别分别预测了一个二元掩码。基于以上的改进，我们最后的模型 Mask R-CNN 的表现超过了之前所有 COCO实例分割任务的单个模型，本模型可以在 GPU 的框架上以 200ms 的速度运行，在 COCO 的 8-GPU 机器上训练需要 1 到 2 天的时间。 MaskR-CNN 拥有简洁明了的思想：对于 FasterR-CNN 来说，对于每个目标对象，它有两个输出，一个是类标签（classlabel），一个是边界框的抵消值（bounding-box offset），在此基础上，Mask R-CNN 方法增加了第三个分支的输出：目标掩码。目标掩码与已有的 class 和 box 输出的不同在于它需要对目标的空间布局有一个更精细的提取。接下来，我们详细介绍 Mask R-CNN 的主要元素，包括 Fast／Faster R-CNN 缺失的像素对齐（pixel-topixel alignment)。 1 Mask R-CNN 的工作原理 Mask R-CNN 使用了与 Faster R-CNN 相通的两阶段流程，第一阶段叫做 RPN（Region Proposal Network），此步骤提出了候选对象边界框。第二阶段本质上就是 FastR-CNN，它使用来自候选框架中的 RoIPool 来提取特征并进行分类和边界框回归，但 Mask R-CNN 更进一步的是为每个 RoI 生成了一个二元掩码，我们推荐读者进一步阅读 Huang(2016)等人发表的“Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors”论文详细对比 Faster R-CNN 和其他框架的不同。 掩码将一个对象的空间布局进行了编码，与类标签或框架不同的是，Mast R-CNN 可以通过卷积的像素对齐来使用掩码提取空间结构。 ROIAlign：ROIPool 是从每个 ROI 中提取特征图（例如 7*7）的标准操作。 网络架构（Network Architecture）：为了证明 Mast R-CNN 的普遍性，我们将Mask R-CNN 的多个构架实例化，为了区分不同的架构，文中展示了卷积的主干架构（backbone architecture），该架构用于提取整张图片的特征；头架构（headarchitecture），用于边框识别（分类和回归）以及每个 RoI 的掩码预测。 在 Faster R-CNN 网络上的修改，具体包括： （1）将 ROI Pooling 层替换成了 ROIAlign； （2）添加了并列的 FCN 层（Mask 层）。