数据集标注精确的前提下，MaskRCNN训练完成后的掩膜十分粗糙模糊，如何改进？

掩膜模糊的问题可能是由于训练数据不足或模型参数设置不合理等原因造成的。以下是一些可能的改进方法：

1.增加训练数据量：更多的训练数据可以提供更多的信息，有助于模型更好地学习目标的形状和边界。

2.修改模型参数：可以尝试调整模型的学习率、批量大小、正则化系数等参数，以提高模型的训练效果。

3.使用更好的预训练模型：可以使用更好的预训练模型，如ImageNet预训练模型，以提高模型的初始性能。

4.使用更高级的掩膜分割模型：可以尝试使用更高级的掩膜分割模型，如U-Net、DeepLab等，这些模型可以更好地提取目标的边界特征，从而生成更精确的掩膜。

5.使用更好的数据增强技术：可以使用更好的数据增强技术，如旋转、缩放、平移等，以增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

总之，改善掩膜的精度需要综合考虑多个因素，并进行实验和调整，以达到最佳效果。