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基于深度学习的图像实例分割方法

时间: 2024-04-27 13:25:16 浏览: 164

在线图像标注工具，矩形、多边形等等，可用于深度学习实例分割模型训练（Mask R-CNN）+源代码+文档说明

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图像实例分割是指将图像中的目标实例从背景中分割出来并进行标记的过程，基于深度学习的实例分割方法已经成为当前最先进的技术之一。其中，最具代表性的算法是Mask R-CNN，它是一种基于区域卷积神经网络（R-CNN）的实例分割方法，可以同时进行目标检测和实例分割。Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分支网络用于生成目标实例的分割掩模，从而实现了实例级别的分割。除了 Mask R-CNN，还有一些其他的基于深度学习的实例分割方法，比如FCIS、SharpMask、PSPNet等。这些方法各有特点，可以根据实际应用场景进行选择。

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