想问一下大家 为什么用mask r-cnn训练完自己的数据后 显示的mask都是矩形的 基本上和bbox差不多

Question

想问一下大家 为什么用mask r-cnn训练完自己的数据后 显示的mask都是矩形的 基本上和bbox差不多

Answer 1

首先，需要理解Mask R-CNN的预测输出是一个二进制掩模（binary mask），用于描述目标在图像中的像素级别区域。如果训练和测试都正确实现，那么Mask R-CNN应该能够生成类似于目标形状的掩模。

如果您的模型输出的掩模仅限于矩形区域，则可能存在以下原因：

1. 数据集标注错误。检查您的标注文件，确保每个实例都用正确的掩模标注。

2. 模型配置不恰当。检查您的模型配置，包括特征提取器、掩模生成器和损失函数等。

3. 训练不充分。如果您的训练集太小或您的模型没有足够的迭代次数，则模型可能会过拟合，导致输出的掩模出现偏差。

4. 图像质量。如果图像质量过差，例如图像不清晰、存在遮挡或图像分辨率过低等，则掩模预测可能会出现偏差。

您可以尝试上述解决方法，或联系数据集提供者或模型开发者以获取更多支持。