¿Es la máscara r-cnn una buena opción para lo que quiero hacer??

1. Qué preciso es Mask R-CNN?
2. ¿Para qué se usa Mask R-CNN??
3. ¿Cuál es la máscara en la máscara r-cnn??
4. ¿Qué es la máscara R-CNN en el aprendizaje profundo??

Qué preciso es Mask R-CNN?

Las imágenes preprocesadas y anotadas se utilizan para entrenar y validar el clasificador de máscara R-CNN. Nuestros resultados experimentales muestran que el daño se puede clasificar de manera eficiente con 95.13% de precisión en un conjunto de datos personalizado y 96.87% en imágenes elegidas al azar.

¿Para qué se usa Mask R-CNN??

Mask R-CNN usa cajas de anclaje para detectar múltiples objetos, objetos de diferentes escalas y objetos superpuestos en una imagen. Esto mejora la velocidad y la eficiencia para la detección de objetos. Las cajas de anclaje son un conjunto de cajas limitadas predefinidas de cierta altura y ancho.

¿Cuál es la máscara en la máscara r-cnn??

Mask R-CNN es una extensión de R-CNN más rápido y funciona agregando una rama para predecir una máscara de objeto (región de interés) en paralelo con la rama existente para el reconocimiento de la caja limitada.

¿Qué es la máscara R-CNN en el aprendizaje profundo??

Mask R-CNN es una técnica popular de segmentación de instancias de aprendizaje profundo que realiza la segmentación a nivel de píxel en objetos detectados [1]. El algoritmo de máscara R-CNN puede acomodar múltiples clases y objetos superpuestos. Puede crear una red R-CNN de máscara previa a la aparición utilizando el objeto Maskrcnn.