A máscara é uma boa opção para o que eu quero fazer?

1. Quão precisa é a máscara R-CNN?
2. O que é máscara r-cnn usada para?
3. Qual é a máscara na máscara r-cnn?
4. O que é máscara r-cnn em aprendizado profundo?

Quão precisa é a máscara R-CNN?

As imagens pré-processadas e anotadas são usadas para treinar e validar o classificador R-CNN Mask R-CNN. Nossos resultados experimentais mostram que os danos podem ser classificados com eficiência com 95.13% de precisão em um conjunto de dados personalizado e 96.87% em imagens escolhidas aleatoriamente.

O que é máscara r-cnn usada para?

Mask R-CNN usa caixas de ancoragem para detectar vários objetos, objetos de escalas diferentes e objetos sobrepostos em uma imagem. Isso melhora a velocidade e a eficiência da detecção de objetos. Caixas de ancoragem são um conjunto de caixas delimitadoras predefinidas de uma certa altura e largura.

Qual é a máscara na máscara r-cnn?

Mask R-CNN é uma extensão de R-CNN mais rápido e funciona adicionando uma filial para prever uma máscara de objeto (região de interesse) em paralelo com a filial existente para o reconhecimento de caixa delimitadora.

O que é máscara r-cnn em aprendizado profundo?

Mask R-CNN é uma técnica popular de segmentação de instância de aprendizado profundo que executa segmentação no nível de pixel em objetos detectados [1]. O algoritmo R-CNN Mask pode acomodar várias classes e objetos sobrepostos. Você pode criar uma rede R-CNN de máscara pré-treinada usando o objeto Maskrcnn.