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
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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。
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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:
联系:
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:
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。
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。
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。
经典的实例分割算法包括:
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。
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以下是使用TensorFlow和Keras实现Mask R-CNN算法的步骤:
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
class Config():
NAME = "my_mask_rcnn"
GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 1
NUM_CLASSES = 1 + 1 # background + object
IMAGE_MAX_DIM = 1024
IMAGE_MIN_DIM = 800
STEPS_PER_EPOCH = 100
VALIDATION_STEPS = 50
BACKBONE = "resnet50"
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.9
DETECTION_NMS_THRESHOLD = 0.2
LEARNING_RATE = 1e-4
LEARNING_MOMENTUM = 0.9
config = Config()
dataset_train = MyDataset()
dataset_train.load_data("train") # 加载训练数据集
dataset_train.prepare()
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)
output_rois, output_class, output_regr, output_mask = modellib.FPNClassifier().([layer_roi, roi_pooling.output])
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)
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])
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。
送你们一条美丽的--分割线--
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