Mask R-CNN相比于Faster R-CNN有什么不同？

Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的目标检测算法，它在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分支网络，用于预测每个检测框内部的像素级别的掩模信息，因此 Mask R-CNN 不仅可以进行物体检测，还可以进行实例分割。因此，Mask R-CNN 相比 Faster R-CNN 在检测准确性和细节方面有了很大的提升。

具体来说，Mask R-CNN 的主要优点包括：
1. 精度更高：Mask R-CNN 可以通过预测像素级别的掩模信息来更精确地定位和分割物体。
2. 适用范围更广：Mask R-CNN 不仅可以进行物体检测，还可以进行实例分割，适用于更多的应用场景。
3. 更好的可解释性：Mask R-CNN 可以生成可视化的掩模信息，使得算法的结果更加直观。