Vi presenterar en konceptuellt enkel, flexibel och allmän ram för objekt som segmentering. Vår strategi upptäcker effektivt objekt i en bild samtidigt som den genererar en högkvalitativ segmenteringsmask för varje instans. Metoden, som kallas Mask R-CNN, utökar Snabbare R-CNN genom att lägga till en gren för att förutsäga en objektmask parallellt med den befintliga grenen för att avgränsa boxigenkänning. Mask R-CNN är enkelt att träna och lägger bara till en liten overhead till Faster R-CNN, som körs vid 5 fps. Dessutom är Mask R-CNN lätt att generalisera till andra uppgifter, t.ex., så att vi kan uppskatta mänskliga poser inom samma ram. Vi visar de bästa resultaten i alla tre spåren av COCO svit av utmaningar, inklusive exempel segmentering, avgränsande-box objekt upptäckt, och person keypoint upptäckt. Utan trick, Mask R-CNN överträffar alla befintliga, en modell poster på varje uppgift, inklusive COCO 2016 utmaning vinnare. Vi hoppas att vårt enkla och effektiva tillvägagångssätt kommer att fungera som en solid grund och bidra till att underlätta framtida forskning i till exempel erkännande. Kod kommer att göras tillgänglig.
Masken R-CNN REF sträcker sig ytterligare genom att förutsäga objektmasker samtidigt.
Mask R-CNN
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}