转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58291808 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.00241 代码链接:https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn 今天介绍一篇CVPR2019的论文,来自华科和地平线,这篇论文从实例分割中mask 的分割质量角度出发,提出过去的经典分割框架存在的一个缺陷:用Bbox bounding box的classification confidence作为mas…

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco…

题目:<Mask Scoring R-CNN> CVPR 2019 Oral Paper(2017年783篇论文,获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horizon.ai地平线计算机视觉技术研究中心 1.1 Abstract 让深度网络意识到自己的预测质量是一个有趣但重要的问题.在大多数实例分割的任务中,实例分类的置信度被当作mask的质量衡量指标.然而,mask的质量被量化为实例mask和它的ground truth之间的IOU,显然,mask的质量和分类…

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先…

安妮 乾明 发自 凹非寺 本文转载自量子位(QbitAI) 实习生又立功了! 这一次,亮出好成绩的实习生来自地平线,是一名华中科技大学的硕士生. 他作为第一作者完成的研究Mask Scoring R-CNN,在COCO图像实例分割任务上超越了何恺明的Mask R-CNN,拿下了计算机视觉顶会CVPR 2019的口头报告. 也就是说,它从5000多篇投稿中脱颖而出,成为最顶尖的5.6%. 无论搭配的基干怎么变,表现一直稳定,总是比Mask R-CNN好一点. 可谓青出于蓝而胜于蓝. 并且,他们的算…

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门…

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里,我们提出了一种简单并且可扩展的检测算法,可以将mAP在VOC2012最…

================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门弄斧说下video里主流的: Deep Learning之前最work的是INRIA组的Improved Dense…

一.caffe简介 Caffe,是一个兼具表达性.速度和思维模块化的深度学习框架. 由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发. 虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口. Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN.RCNN.LSTM和全连接神经网络设计. Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL. 二.ubuntu16.04 搭建python Conda 环境…

R-CNN论文翻译 <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 文章出处:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/. 摘要:         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里…