📌 Mask R-CNN: Segmentazione e Riconoscimento di Oggetti

🔍 Introduzione

Mask R-CNN è un modello avanzato di Computer Vision per la segmentazione istanziata, che estende Faster R-CNN aggiungendo la capacità di prevedere maschere per ogni oggetto rilevato.

🚀 Differenze tra Mask R-CNN e Faster R-CNN

Mask R-CNN si basa su Faster R-CNN ma introduce due miglioramenti principali:

• ✅ Branch per la segmentazione: oltre a classificare e localizzare gli oggetti, genera una maschera binaria.
• ✅ ROI Align: migliora la precisione dell'estrazione delle feature rispetto al ROI Pooling.

🏗️ Architettura di Mask R-CNN

La rete Mask R-CNN è composta da:

• 📌 Backbone CNN: estrae le feature dall'immagine.
• 📌 Region Proposal Network (RPN): genera le ROI.
• 📌 Branch per la classificazione e regressione delle bounding box.
• 📌 Branch per la predizione di una maschera binaria per ogni ROI.

🎯 Training di Mask R-CNN

Il training di Mask R-CNN avviene in più fasi:

• ✅ Addestramento del backbone CNN su dataset come COCO o ImageNet.
• ✅ Training del Region Proposal Network (RPN) per generare regioni di interesse.
• ✅ Ottimizzazione delle maschere con una loss dedicata alla segmentazione.

🔄 ROI Align: Cos'è e perché è importante?

Il ROI Align è un miglioramento rispetto al ROI Pooling, che:

• ✅ Evita errori di quantizzazione mantenendo la precisione delle feature.
• ✅ Utilizza interpolazione bilineare per ottenere regioni più accurate.
• ✅ Migliora la qualità delle maschere generate.

📊 Applicazioni di Mask R-CNN

• ✅ Veicoli autonomi: riconoscimento e segmentazione degli oggetti.
• ✅ Diagnostica medica: segmentazione di organi e tumori.
• ✅ Sicurezza e sorveglianza: analisi avanzata di immagini e video.

🎯 Conclusione

La Mask R-CNN è un potente modello di segmentazione che migliora Faster R-CNN con la capacità di predire maschere precise per ogni oggetto. Grazie a ROI Align e un training mirato, fornisce risultati eccellenti in molte applicazioni di Computer Vision. 🚀