加入sECANet通道注意力机制的mask-rcnn的算法流程

sECANet是一种基于注意力机制的图像分割网络，而Mask R-CNN是一种常用的目标检测和分割算法。将两者结合起来，可以得到一种sECANet-Mask R-CNN的图像分割算法，具体步骤如下：

1. 首先使用Mask R-CNN对图像进行目标检测和分割，得到目标的mask。

2. 将得到的目标mask输入到一个sECANet模块中，进行注意力加权处理。sECANet模块由SE模块和CA模块组成，SE模块用于对通道特征进行注意力加权，CA模块用于对空间特征进行注意力加权。

3. 将加权后的目标mask与原始图像相乘，得到加强了目标区域的图像。

4. 将加强了目标区域的图像输入到Mask R-CNN中进行后续的目标检测和分割。

5. 最后将得到的目标mask与加强了目标区域的图像进行融合，得到最终的图像分割结果。

以上就是sECANet-Mask R-CNN的算法流程。通过引入sECANet模块，可以加强目标区域的特征，提高目标检测和分割的准确性。