5.4 实例分割模型 (Mask R-CNN)

文档摘要

5.4 实例分割模型 (Mask R-CNN) 5.4 实例分割模型 (Mask R-CNN) 实例分割不仅要识别图像中的每个对象，还要为每个对象生成像素级别的掩码。这比目标检测和语义分割更具挑战性，因为它需要同时解决定位和分割问题。Mask R-CNN 是一个在实例分割领域具有里程碑意义的模型，它扩展了 Faster R-CNN 的能力，在目标检测的基础上增加了像素级别的分割分支。 5.4.1 Mask R-CNN 架构 Mask R-CNN 的核心思想是，在 Faster R-CNN 的基础上，为每个 RoI (Region of Interest) 预测一个分割掩码。这使得模型能够同时执行目标检测和像素级别的分割。