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遥感影像实例分割:Cascade Mask RCNN训练自己的数据

遥感影像实例分割:Cascade Mask RCNN训练自己的数据_第1张图片

Mask RCNN网络是在Faster RCNN的基础上加入了与Box分支并行的Mask分支，前一篇文章介绍了如何使用自己的数据训练Cascade Faster RCNN模型:遥感影像实例分割:Cascade Faster RCNN训练自己的数据，同样我们也可以在Cascade Faster RCNN中加入mask 分支，完成实例分割的任务，对于Mask RCNN，Mask分支是被加入到RoIHead中，但是在Cascade RCNN中，ROIHeads有3个stage，这里就有两个问题，

1、Mask分支加入到哪个stage中？
2、需要加入几个Mask分支？

针对上述两个问题，作者给出了3个方案，即①将Mask分支分别加入到第1个stage中，②将Mask分支加入第3个stage中，③将Mask分支加入到3个stage中。针对这三种方案，作者做了对比分析，最终的选择第①种方案作为Cascade Mask RCNN网络的最终架构，因为该方案能够兼顾计算复杂度和精度。

一、Cascade Mask RCNN模型

因为我们已经在上一篇文章中实现了Cascade Faster RCNN了，Cascade Mask RCNN是在Cascade Faster RCNN中ROIHeads的第1个stage中加入Mask分支，因此我们直接继承Cascade Faster RCNN&

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