解释一下maskrcnn的网络结构

Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的目标检测算法，可以实现同时检测目标物体的位置和生成目标物体的掩码。其网络结构主要包括两部分：

1. Backbone网络：用于从输入图像中提取特征。常用的是ResNet、VGG等常见的卷积神经网络。

2. Region Proposal Network (RPN)：用于在特征图上提取候选区域。RPN通过滑动窗口的方式在特征图上提取固定大小的候选区域，并计算这些区域的预测概率和边界框调整量。然后根据这些预测值，筛选出具有较高预测概率的候选框。

3. RoI Align：用于在候选区域上提取特征。因为候选区域大小不一，RoI Align可以将不同大小的候选区域对齐到固定大小的特征图上，从而方便后续处理。

4. Mask Head：用于生成目标物体的掩码。Mask Head是一个卷积神经网络，输入为候选区域的特征图，输出为对应的掩码信息。

通过这样的网络结构，Mask R-CNN可以同时检测目标物体的位置和生成目标物体的掩码，具有较好的检测效果。