mask-rcnn结构图

很抱歉，我无法在此回答您的问题并提供图片。但是，我可以为您提供一些文字描述。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用于实例分割的分支。Mask R-CNN的整体结构包括三个分支：骨干网络（Backbone）、区域提取网络（RPN）和实例分割网络（Mask）。其中，骨干网络采用ResNeXt-101+FPN，RPN用于生成候选区域，Mask分支用于对每个候选区域生成一个二值掩模。这些分支共同组成了Mask R-CNN的整体结构。

相关问题

Mask-RCNN和SSD的区别

Mask-RCNN和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是两种常用的目标检测算法，它们之间有以下几个主要区别：

1. 目标检测任务：Mask-RCNN是一种综合性的目标检测算法，旨在实现目标的定位、分类和像素级分割。它可以同时输出目标的边界框和像素级掩码。而SSD主要关注目标的定位和分类，不提供像素级分割。

2. 网络结构：Mask-RCNN在Faster R-CNN的基础上进行了改进，引入了额外的分支来生成目标的掩码。它由两个子网络组成，一个用于生成目标的边界框，另一个用于生成目标的掩码。而SSD是一种单阶段的目标检测器，其网络结构相对简单，只有一个子网络用于生成目标的边界框。

3. 目标尺度处理：SSD通过在不同层级的特征图上应用一系列不同尺度的卷积核来检测不同大小的目标。这种多尺度处理使得SSD对目标尺度变化具有一定的适应性。而Mask-RCNN在生成目标掩码时，采用了ROI Align等方法来解决目标尺度变化带来的问题，使得生成的掩码更加精确。

4. 训练和推理速度：相对于Mask-RCNN，SSD具有更快的训练和推理速度。SSD是一种单阶段的检测器，通过在特征图上应用一系列预定义的锚框来直接预测目标的位置和类别，因此具有较高的速度。而Mask-RCNN需要进行目标的边界框和掩码的生成，相对复杂一些，速度较慢。

需要根据具体应用场景和需求来选择合适的算法。如果需要进行像素级分割或对目标尺度变化较敏感，可以选择Mask-RCNN；如果对速度要求较高且只关注目标的定位和分类，可以选择SSD。