画像処理とコンピュータビジョン（特定領域検出）のバックアップ(No.1) - .NET 開発基盤部会 Wiki

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- 物体識別
- 物体検出
- 物体検出
- 特定領域検出

目次 †

目次
概要
詳細
- アルゴリズム・モデル
  - YOCLACT
  - Mask R-CNN

概要 †

物体検出 + 領域検出

物体検出のBounding box（BBox）予測だけでなく、
対象オブジェクトへのマスク（インスタンス・セグメンテーション）も行われる。

詳細 †

アルゴリズム・モデル †

YOCLACT †

ワンステップでインスタンス・セグメンテーションを行う。

Mask R-CNN †

物体検出のFaster R-CNNにピクセル単位でのクラス分類を行うインスタンス・セグメンテーション機構を追加
「物体（インスタンス）らしさ」が閾値以上の領域毎に最も確率が高いクラスでインスタンス・セグメンテーション
Fast / Faster R-CNNのRoI Poolingでは解像度の低下で領域とずれるので、新しい手法 RoI Align を導入。
補間処理によって固定サイズでベクトル化ができマスク推定の精度を上げられる。