chainer-maskrcnn

original paper

Mask R-CNN http://arxiv.org/abs/1703.06870

Light-Head R-CNN: http://arxiv.org/abs/1711.07264

current status

using LightHead architecture

Good examples :)

many results are available here. https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1BwYDFdGpaRNWTU2HyV18VuDvwqndv0e_

Feature Pyramid network

mask accuracy looks better than above.

keypoint

120000 iter trained

todo, issues

• 学習を進めるとどんどんメモリ使用量が増えていく問題があるので、現在調査中です。 メモリ64GBのp2.xlargeインスタンスで学習したところ、データを1周したあとで増加は止まったので、そうゆう挙動で正しいのかもしれません。 ただ、メモリ16GBのマシンだと動かないのは個人的に困っているので、調査を続けます。
• add prediction notebook
• use COCO 2017
• currently, only FPN backbone will work(I have backward compatibility broke down)

setup

python=3.6

pip install chainer chainercv chainerui cupy cython
pip install -e 'git+https://github.com/pdollar/coco.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI'

2行目については cocodataset/cocoapi#53 (comment)

MSCOCOをダウンロードしてdata以下に展開

• train2014.zip
• val2014.zip
• annotations_trainval2014.zip

pretrained model

architecture	url
light head	https://drive.google.com/file/d/10tBJpWkimyr5r_DZ8wXsKPsb7-zm_7BT/view?usp=sharing

acknowledgement

chainercvを用いたMask R-CNNの実装

MaskRCNN, ProposalTargetCreatorの実装で思いっきり参考にさせていただいています。