Mask R-CNN 模型的边界框与分割掩码检测器算法
计算机视觉与模式识别
2020-10-28 v1
摘要
本文评估了 Mask R-CNN 模型在边界框与分割掩码输出上的检测性能。边界框与分割掩码的检测性能存在显著差异，前者始终优于后者。线性裂缝、接缝、填充物和阴影的分割掩码中精确率与召回率的调和平均值显著低于边界框。其他类别则表现出相似的调和平均值。针对边界框与分割掩码检测指标的不同表现，本文围绕两种检测器的检测算法展开了讨论。
引用
@article{arxiv.2010.13783,
title = {Detector Algorithms of Bounding Box and Segmentation Mask of a Mask R-CNN Model},
author = {Haruhiro Fujita and Masatoshi Itagaki and Yew Kwang Hooi and Kenta Ichikawa and Kazutaka Kawano and Ryo Yamamoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13783},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 9 figures, 4 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2010.11464