大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程8-图像分割项目之Mask-RCNN模型的介绍与代码详解。Mask R-CNN模型是一种广泛应用于目标检测和实例分割的任务的深度学习框架。本文将详细介绍Mask R-CNN的原理，包括Box Regression、Classification和Mask Segmentation，并使用PyTorch搭建一个完整的可运行代码。
文章目录
- 一、Mask R-CNN概述
- 二、Box Regression
- Box Regression数学原理
- Box Regression 实现示例
- 三、Classification数学原理
- 四、Mask Segmentation
- Mask Segmentation数学原理
- Mask Segmentation 实现示例
- 五、PyTorch实现Mask R-CNN
- 总结
一、Mask R-CNN概述
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的扩展，它在原有的基础上增加了一个分支，用于生成目标的分割掩码。Mask R-CNN的架构如下：
- 特征提取：使用深度卷积神经网络（如ResNet）提取输入图像的特征。
- 区域建议网络（RPN）：在特征图上滑动一个小的卷积核，生成一系列候选区域（称为anchors）。
- RoI Pooling：将候选区域映射到固定大小的特征图上。
- 分类和边界框回归：对RoI Pooling后的特征图进行分类和边界框回归。
- Mask分割：对分类为目标的RoI进行分割掩码生成。
下面我们将分别介绍Box Regression、Classification和Mask Segmentation的数学原理。
