mask rcnn的数据标注
Data annotation for mask rcnn
mask rcnn是否必须使用多边形标注图像？
我也阅读了 https://github.com/matterport/Mask_RCNN 和研究论文。 matterport 的实现似乎可以将边界框和多边形作为注释。虽然我不确定。那么我应该考虑为我的数据集添加边界框注释吗？或多边形注释？
目前我已经在 Intel 的 CVAT 上使用边界框对一些图像进行了注释。
如果你看一下 COCO 数据集，你可以看到它有两种类型的注释格式 - 边界框和遮罩（多边形）。
因此，Mast RCNN 是预测 3 个输出——Label 预测，Bounding box 预测，Mask 预测。
所以，如果你想要语义分割，你应该为你的数据集添加多边形注释，但如果你只想要对象检测，边界框注释就足够了。
mask rcnn是否必须使用多边形标注图像？ 我也阅读了 https://github.com/matterport/Mask_RCNN 和研究论文。 matterport 的实现似乎可以将边界框和多边形作为注释。虽然我不确定。那么我应该考虑为我的数据集添加边界框注释吗？或多边形注释？
目前我已经在 Intel 的 CVAT 上使用边界框对一些图像进行了注释。
如果你看一下 COCO 数据集，你可以看到它有两种类型的注释格式 - 边界框和遮罩（多边形）。 因此，Mast RCNN 是预测 3 个输出——Label 预测，Bounding box 预测，Mask 预测。 所以，如果你想要语义分割，你应该为你的数据集添加多边形注释，但如果你只想要对象检测，边界框注释就足够了。