Mask R-CNN

Mask R-CNN ist ein Convolutional Neural Network (CNN) und gilt als State-of-the-Art in Bezug auf Bildsegmentierung. Diese Variante eines Deep Neural Networks detektiert Objekte in einem Bild und generiert eine hochwertige Segmentierungsmaske für jede Instanz.

In diesem Artikel werden wir einen einfachen und hochstufigen Überblick über Mask R-CNN geben. Wir werden dann die grundlegenden Konzepte besprechen, die erforderlich sind, um zu verstehen, was Mask R-CNN ist und wie es funktioniert:

Was ist ein Convolutional Neural Network (CNN)?

Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist ein Typ eines künstlichen neuronalen Netzwerks, das in Bilderkennung und -verarbeitung optimiert ist, um Pixel-Daten zu verarbeiten. Daher sind Convolutional Neural Networks die grundlegenden und grundlegenden Bausteine für die Computer-Vision-Aufgabe der Bildsegmentierung (CNN-Segmentierung).

Die Architektur eines Convolutional Neural Networks besteht aus drei Hauptschichten:

• Convolutional-Schicht: Diese Schicht hilft bei der Abstraktion des Eingabebildes als Feature-Map mittels Filtern und Kernen.
• ROI-Pooling-Schicht: Diese Schicht hilft bei der Downsampling von Feature-Maps durch Zusammenfassung der Anwesenheit von Merkmalen in Patches der Feature-Map.
• Vollständig verbundene Schicht: Vollständig verbundene Schichten verbinden jeden Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in einer anderen Schicht.

Die Kombination der Schichten eines CNN ermöglicht es dem entworfenen neuronalen Netzwerk, zu lernen, wie man Objekte in einem Bild erkennt und identifiziert.

Was ist R-CNN?

R-CNN oder RCNN steht für Region-Based Convolutional Neural Network, es ist ein Typ eines Machine-Learning-Modells, das für Computer-Vision-Aufgaben, insbesondere für Objekterkennung, verwendet wird.

Um zu verstehen, was R-CNN ist, werden wir uns als nächstes mit der R-CNN-Architektur befassen.

Wie funktioniert R-CNN?

Die R-CNN-Architektur wurde entwickelt, um Bilderkennungsaufgaben zu lösen. Die R-CNN-Architektur bildet auch die Grundlage für Mask R-CNN und wurde zu Faster R-CNN verbessert.

Was ist Faster R-CNN?

Faster R-CNN ist eine verbesserte Version der R-CNN-Architekturen mit zwei Stufen:

• Region Proposal Network (RPN): RPN ist einfach ein neuronales Netzwerk, das multiple Objekte vorschlägt, die innerhalb eines bestimmten Bildes verfügbar sind.
• Faster R-CNN: Dies extrahiert Merkmale mittels RoIPool (Region of Interest Pooling) aus jedem Kandidaten-Box und führt Klassifizierung und Bounding-Box-Regression durch.

Was ist Mask R-CNN?

Mask R-CNN ist ein Framework, das Objekte in einem Bild effizient detektiert und gleichzeitig eine hochwertige Segmentierungsmaske für jede Instanz generiert. Die Methode, die Mask R-CNN genannt wird, erweitert Faster R-CNN, indem sie einen Zweig für die Vorhersage einer Objektmaske parallel zum bestehenden Zweig für die Erkennung von Begrenzungsboxen hinzufügt.

Mask R-CNN ist einfach zu trainieren und fügt nur einen kleinen Overhead zu Faster R-CNN hinzu, läuft mit 5 fps. Darüber hinaus ist Mask R-CNN einfach zu generalisieren auf andere Aufgaben, z.B. die Schätzung von Menschen-Posen im selben Framework.

Implementierung von Mask R-CNN in Python

Wir können Mask R-CNN in Python implementieren, indem wir die Bibliothek mask_rcnn verwenden. Wir können dann ein Modell trainieren, um Objekte in Bildern zu detektieren und zu segmentieren.

Beispielprojekte und Anwendungen

Mask R-CNN hat viele Anwendungen in der Computer-Vision, wie z.B. die Objekterkennung in Selbstfahrzeugen, die Bildsegmentierung in der Medizin und die Überwachung von Umgebungen.

In diesem Artikel haben wir einen Überblick über Mask R-CNN gegeben und die grundlegenden Konzepte besprochen, die erforderlich sind, um zu verstehen, was Mask R-CNN ist und wie es funktioniert. Wir haben auch die Implementierung von Mask R-CNN in Python besprochen und einige Beispielprojekte und Anwendungen vorgestellt.