Howtosignalprocessing
- Quelle est la précision du masque R-CNN?
- À quoi sert le masque R-CNN pour?
- Quel est le masque dans le masque R-CNN?
- Qu'est-ce que le masque R-CNN dans l'apprentissage en profondeur?
Quelle est la précision du masque R-CNN?
Les images prétraitées et annotées sont utilisées pour former et valider le classificateur Mask R-CNN. Nos résultats expérimentaux montrent que les dommages peuvent être classés efficacement avec 95.13% de précision sur un ensemble de données personnalisé et 96.87% sur des images choisies au hasard.
À quoi sert le masque R-CNN pour?
Mask R-CNN utilise des boîtes d'ancrage pour détecter plusieurs objets, des objets d'échelles différentes et des objets qui se chevauchent dans une image. Cela améliore la vitesse et l'efficacité de la détection d'objets. Les boîtes d'ancrage sont un ensemble de boîtes de délimitation prédéfinies d'une certaine hauteur et largeur.
Quel est le masque dans le masque R-CNN?
Le masque R-CNN est une extension de R-CNN plus rapide et fonctionne en ajoutant une branche pour prédire un masque d'objet (région d'intérêt) en parallèle avec la branche existante pour la reconnaissance des boîtes de délimitation.
Qu'est-ce que le masque R-CNN dans l'apprentissage en profondeur?
Mask R-CNN est une technique de segmentation des instances de profondeur populaire qui effectue une segmentation au niveau du pixel sur des objets détectés [1]. L'algorithme Mask R-CNN peut accueillir plusieurs classes et se chevaucher des objets. Vous pouvez créer un réseau R-CNN de masque pré-entraîné à l'aide de l'objet maskrcnn.
