Mask RCNN詳解

論文原文：Mask R-CNN 1. RoI Align方法 1.1 RoI Pooling侷限性分析 在常見的兩級檢測框架（比如Fast-RCNN，Faster-RCNN，RFCN）中，ROI Pooling 的作用是根據預選框的位置座標在特徵圖中將相應區域池化爲固定尺寸的特徵圖，以便進行後續的分類和包圍框迴歸操作。由於預選框的位置通常是由模型迴歸得到的，一般來講是浮點數，而池化後的特徵圖要求尺

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