Czy maska ​​r-cnn jest dobrze dopasowana do tego, co chcę zrobić?

1. Jak dokładna jest maska ​​r-cnn?
2. Do czego służy maska ​​r-cnn?
3. Jaka jest maska ​​w masce r-cnn?
4. Co to jest maska ​​r-cnn w głębokim uczeniu się?

Jak dokładna jest maska ​​r-cnn?

Wstępnie przetworzone i adnotowane obrazy są używane do szkolenia i weryfikacji klasyfikatora maski R-CNN. Nasze wyniki eksperymentalne pokazują, że uszkodzenie można skutecznie klasyfikować za pomocą 95.13% dokładności niestandardowego zestawu danych i 96.87% na losowo wybranych obrazach.

Do czego służy maska ​​r-cnn?

Maska R-CNN używa skrzynek kotwicznych do wykrywania wielu obiektów, obiektów różnych skal i nakładających się obiektów na obrazie. Poprawia to szybkość i wydajność wykrywania obiektów. Skrzynki kotwiczne to zestaw predefiniowanych skrzynek ograniczających o określonej wysokości i szerokości.

Jaka jest maska ​​w masce r-cnn?

Mask R-CNN jest rozszerzeniem szybszego R-CNN i działa poprzez dodanie gałęzi do przewidywania maski obiektowej (region zainteresowania) równolegle z istniejącą gałęzią do rozpoznawania skrzynki ograniczającej.

Co to jest maska ​​r-cnn w głębokim uczeniu się?

Mask R-CNN to popularna technika segmentacji instancji głębokiego uczenia się, która wykonuje segmentację na poziomie pikseli na wykrytych obiektach [1]. Algorytm maski R-CNN może pomieścić wiele klas i nakładające się obiekty. Możesz utworzyć sieć MASKRNN PRETRINED MASK za pomocą obiektu Maskrcnn.