『電腦視覺』Mask-RCNN_其七：Mask產生（待續）

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一、Mask產生概覽

 

上一節的末尾，我們已經擷取了待檢測圖片的分類迴歸資訊，我們將迴歸資訊（即待檢測目標的邊框資訊）單獨提取出來，結合金字塔特徵mrcnn_feature_maps，進行Mask產生工作。

            # Detections            # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in            # normalized coordinates            detections = DetectionLayer(config, name="mrcnn_detection")(                [rpn_rois, mrcnn_class, mrcnn_bbox, input_image_meta])            # Create masks for detections            detection_boxes = KL.Lambda(lambda x: x[..., :4])(detections)            mrcnn_mask = build_fpn_mask_graph(detection_boxes, mrcnn_feature_maps,                                              input_image_meta,                                              config.MASK_POOL_SIZE,                                              config.NUM_CLASSES,                                              train_bn=config.TRAIN_BN)

 

『電腦視覺』Mask-RCNN_其七：Mask產生（待續）