mask-rcnn 侯明阳

Mask R-CNN 是一种用于图像分割和目标检测的深度学习模型，由侯明阳等人于2017年提出。它是基于 Faster R-CNN 模型的改进版。

Mask R-CNN 的核心思想是在 Faster R-CNN 的基础上添加了一个分支网络，用于预测目标的分割掩码。与传统的目标检测算法只能输出物体的边界框不同，Mask R-CNN 能够在像素级别上输出对目标的精确分割结果。

在 Mask R-CNN 中，首先通过卷积神经网络（CNN）提取图像的特征。然后，利用候选区域建议网络（RPN）生成一系列可能包含目标的候选框。接下来，通过区域特征对候选框进行分类和边界框回归。最后，为了获得分割结果，在分类和边界框回归的基础上，通过一个全卷积网络预测每个候选框的像素级分割掩码。

Mask R-CNN 在图像分割和目标检测任务上取得了很好的性能，在许多应用中得到广泛应用。它能够准确地定位和分割多个目标，并且能够处理不同尺寸的目标。因此，Mask R-CNN 在计算机视觉领域具有重要的意义。侯明阳等人的工作为深度学习目标检测和分割领域的发展做出了重要贡献。