Mask-RCNN 的不准确掩码：阶梯效应和突然停止
Inaccurate masks with Mask-RCNN: Stairs effect and sudden stops
我一直在使用 matterport 的 Mask R-CNN 在自定义数据集上进行训练。但是，似乎有些参数我未能正确定义，因为在几乎所有图像上，对象遮罩的底部或顶部都被切断了：
如您所见，边界框很好，因为它覆盖了整个叶片，但遮罩似乎突然停在底部的水平线上。
另一方面，像这个这样的更大和更弯曲的对象的蒙版有类似阶梯的效果（除了底部和顶部截止）：
- 使用“正方形”模式将原始图像缩小到
IMAGE_MIN_DIM = IMAGE_MAX_DIM = 1024。
USE_MINI_MASK 设置为 true MINI_MASK_SHAPE = (512, 512)（不知何故，如果我将其设置为关闭，RAM 会被填满并且训练会崩溃）。RPN_ANCHOR_SCALES = (64, 128, 256, 512, 1024) 因为物体占据了很大的图像 space。
感觉不是训练量的问题。这两个预测来自 6 个时期，每个时期 7000 步（大约需要 17 个小时）。而且这个问题从早期就出现了，并且一直存在。
知道要进行哪些更改吗？
这就是 Mask-RCNN 的工作原理，并且是已知的副作用。您无法采取任何明智的实施措施来使其不出现。 PointRend讨论了问题（证明不只是你），也提出了自己的算法（是Mask-RCNN的扩展）来解决。在下图中，您可以看到该论文中的图像。在左上角，他们 运行 Mask-RCNN 在 28x28 图像上，您也可以在其中看到楼梯。其他图像与他们如何解决它有关。
坏消息当然是将 PointRend 代码猛击到 Mask-RCNN 上并不容易，至少我不知道有什么好的实现。 PointRend github 本身也不允许对您自己的数据进行任何再训练。
编辑：
对于后处理，您可以采用多种方法。这个怎么样：
我一直在使用 matterport 的 Mask R-CNN 在自定义数据集上进行训练。但是，似乎有些参数我未能正确定义，因为在几乎所有图像上，对象遮罩的底部或顶部都被切断了：
如您所见，边界框很好，因为它覆盖了整个叶片，但遮罩似乎突然停在底部的水平线上。
另一方面，像这个这样的更大和更弯曲的对象的蒙版有类似阶梯的效果（除了底部和顶部截止）：
- 使用“正方形”模式将原始图像缩小到
IMAGE_MIN_DIM = IMAGE_MAX_DIM = 1024。 USE_MINI_MASK设置为 trueMINI_MASK_SHAPE = (512, 512)（不知何故，如果我将其设置为关闭，RAM 会被填满并且训练会崩溃）。RPN_ANCHOR_SCALES = (64, 128, 256, 512, 1024)因为物体占据了很大的图像 space。
感觉不是训练量的问题。这两个预测来自 6 个时期，每个时期 7000 步（大约需要 17 个小时）。而且这个问题从早期就出现了，并且一直存在。
知道要进行哪些更改吗？
这就是 Mask-RCNN 的工作原理，并且是已知的副作用。您无法采取任何明智的实施措施来使其不出现。 PointRend讨论了问题（证明不只是你），也提出了自己的算法（是Mask-RCNN的扩展）来解决。在下图中，您可以看到该论文中的图像。在左上角，他们 运行 Mask-RCNN 在 28x28 图像上，您也可以在其中看到楼梯。其他图像与他们如何解决它有关。
坏消息当然是将 PointRend 代码猛击到 Mask-RCNN 上并不容易，至少我不知道有什么好的实现。 PointRend github 本身也不允许对您自己的数据进行任何再训练。
编辑：
对于后处理，您可以采用多种方法。这个怎么样：