mask rcnn的改进

目前，Mask R-CNN 的一些改进包括：

1. 更大的感受野和更强的特征表达能力：采用更深的 backbone 网络，如 Hourglass，ResNeXt 等来提取特征。

2. 更高的检测精度：采用更多的 Region Proposal 方法，如 Cascade R-CNN，Libra R-CNN 等。

3. 更快的检测速度：采用更快的网络结构，如 Mask R-CNN-benchmark，Detectron2 等。

4. 更精细的实例分割：采用更多的 mask head，如 Cascade Mask R-CNN，Panoptic FPN 等。

5. 更多的数据增强技巧：如 mixup，cutmix，gridmask 等，进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。