Machine learningObject detection / segmentation
Mask R-CNN: פילוח מופעים עם מסכות ברמת הפיקסל
Mask R-CNN הוא מסגרת למידה עמוקה לפילוח מופעים שהוצגה על ידי קאימינג היי, ג'ורג'יה גקיוארי, פיוטר דולר ורוס גרשיק במעבדת הבינה המלאכותית של פייסבוק (FAIR) בשנת 2017. היא מרחיבה את Faster R-CNN על ידי הוספת ענף מקביל החוזה מסכה בינארית ברמת הפיקסל עבור כל מופע אובייקט מזוהה, ומאפשרת זיהוי אובייקטים, סיווג ופילוח עדין בו-זמנית במעבר קדימה יחיד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2980–2988. DOI: 10.1109/ICCV.2017.322 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Mask R-CNN (Instance Segmentation). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/mask-rcnn
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Faster R-CNNלמידה עמוקה↔ compare
- U-Netלמידה עמוקה↔ compare