개요

Semantic Segmentation은 알고 있지만 Instance Segmentation의 구조를 모른다. 어떻게 물체별로 분류합니까?
그래서 MaskRCNN을 다시 조사해 보았다.

사용한 코드 링크 붙여 둡니다.
htps : // 기주 b. 코 m / 요코 슌 / 인 s 탄 세세 g 멘 타치 온

semantic segmentaion에 대해 알고 싶은 분은 여기
h tps:// 퀵했다. 작은 m/민 h33/있어 MS/6 그림 42041 d5108d5FC2f0
htps : // 이 m / 모두 h33 / ms / d800394f480b2d6 예 f33

Instance Segmentation (MaskRCNN의 경우)

RPN으로 추정된 BoundingBox 영역에 대해서만 semantic segmentation
=Instance Segmentation

정말 간단!

결과

person으로서 segmentation 되고 있는 pixel가 BoundingBox 안에밖에 없는 것을 알 수 있다. (실제로는 이 BBox는 보정된 후의 BBox)

결론

RPN으로 추정된 BBox의 영역 내에서 Semantic Segmentation을 한다.

참고문헌

마스크 R-CNN
htps : // 아 rぃ v. rg / pdf / 1703.06870. pdf
htps : // 기주 b. 코 m / 케이 ry / Py와 rch-shi mp ぇ- skRC
마스크 R-CNN
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