cascade mask r-cnn

Cascade Mask R-CNN是一种基于深度学习的目标检测模型，它是Mask R-CNN模型的改进版。与Mask R-CNN不同的是，Cascade Mask R-CNN采用了级联式的结构，通过级联多个检测器来提高检测的精度。具体来说，Cascade Mask R-CNN将输入图像依次送入多个级联的检测器中，每个检测器都会对前一个检测器输出的候选框进行进一步筛选，只保留置信度高的候选框，然后再对这些候选框进行精细的检测和分割。通过这种级联的方式，Cascade Mask R-CNN可以在不增加计算量的情况下显著提高检测的精度。