Project : Segmentation by Mask-RCNN

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📣 Mask-RCNN을 통한 영역 분할 정리 및 구현 내용

• Mask-RCNN
  • 대표적인 객체 영역 분할 딥러닝 알고리즘
  • Faster R-CNN (object detection) + FCN (semantic segmentation)

[참고]https://arxiv.org/pdf/1703.06870

• Faster R-CNN을 통한 객체 검출 → bounding box information
• FCN을 통한 객체 단위 클래스 분류 → 객체 단위 mask map

Structure

[참고]https://towardsdatascience.com/computer-vision-instance-segmentation-with-mask-r-cnn-7983502fcad1

Input

• Size: 임의의 크기 (auto resize)
• Scale: 1 (1 ~ 255)
• Mean: [0, 0, 0]
• RGB: True

Output

• 2 output layers
  • 'detection_out_final' → boxes: boxes.shape=(1, 1, 100, 7)
  • 'detection_masks' → masks: masks.shape=(100, 90, 15, 15)

Mask-RCNN 모델 & 설정 파일

• 모델 : http://download.tensorflow.org/models/object_detection/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
• 설정 : https://github.com/opencv/opencv_extra/blob/master/testdata/dnn/mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbt
• 클래스 이름 : https://tech.amikelive.com/node-718/what-object-categories-labels-are-in-coco-dataset/

Result