神经网络推理mask

神经网络推理mask是指在神经网络中使用分割掩码（segmentation mask）来预测目标物体的边界和轮廓。通过使用Mask R-CNN架构，可以将这个分割掩码与分类和边框回归分支并行进行预测，从而实现对目标物体的精确分割。Mask R-CNN通过扩展Faster R-CNN的架构，在每一个兴趣区域（RoI）上预测分割掩码，这个分支是一个小型的全卷积网络（FCN），以像素为单位预测分割掩码。这种架构的设计使得Mask R-CNN易于实现和训练，并且只增加了很少的计算开销，从而使得系统具有较快的执行速度。Mask R-CNN在预测特定类别的掩码（已知类别mask）以及未知类别的掩码（未知类别mask）方面都能取得接近的结果，这进一步强调了该方法中分类和分割的解耦优势。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>