《Mask R-CNN》論文筆記

1. 概述 論文提出了一個概念簡單且靈活通用的實例分割框架Mask R-CNN。該方法可以有效檢測出圖像中的目標並同時對每個實例生成高質量分割mask。該方法是在Faster R-CNN的結構基礎上，添加與現存邊界框迴歸、目標分類分支平行的預測目標mask的分支（在ROI的基礎上進行預測），速度爲5FPS（200ms/per），論文提出的網絡方法可以遷移到其它的任務中去，例如實例分割、目標檢測和關

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