Mask R-CNN學習

終於！開始了Mask R-CNN的學習！！膜拜大佬！ 首先介紹一下Faster R-CNN模型： 是一個二階段的分類器。第一結算是區域候選網絡（Region Proposal Network, RPN）用於提出候選的包圍箱；第二個階段是核心，即從每一個候選盒中使用RoIPool，提取出特徵並且執行分類和bounding-box迴歸。兩個階段中使用的特徵是被共享的 在Faster R-CNN中使用了

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