mask rcnn 实例

Mask-RCNN是一种用于物体检测和分割的神经网络模型。它通过在RoI（感兴趣区域）之后使用FCN（全卷积网络）进行预测，并生成物体的掩模（object mask）。与其他分割框架不同，Mask-RCNN先进行分类，然后再进行分割，实现了语义分割而不是实例分割。

Mask-RCNN在Faster-RCNN的基础上进行了改进，引入了Mask branch（FCN）用于生成物体的掩模。同时，将RoI pooling修改为RoI Align，以解决掩模与原图中物体不对齐的问题。

在模型的训练和预测过程中，有一些区别。在训练时，分类器和掩模同时进行；而在预测时，首先得到分类器的结果，然后将该结果传入到掩模预测中，按照一定的顺序进行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Mask-RCNN 算法及其实现详解](https://blog.csdn.net/remanented/article/details/79564045)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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