Mask R-CNN

Mask R-CNN官网

Mask R-CNN是一个基于Keras和TensorFlow的目标检测和实例分割模型，可以生成对象的边界框和分割掩码，适用于多种应用场景。

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Mask R-CNN简介

Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow – matterport/Mask_RCNN

什么是”Mask R-CNN”？

Mask R-CNN是基于Python 3、Keras和TensorFlow的目标检测和实例分割模型。该模型可以为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。它基于特征金字塔网络（FPN）和ResNet101骨干网络。

“Mask R-CNN”有哪些功能？

1. 目标检测：可以检测图像中的多个对象实例，并生成它们的边界框。
2. 实例分割：可以为每个对象实例生成准确的分割掩码，以区分不同的对象。
3. 多GPU训练：支持在多个GPU上进行训练，加快训练速度。
4. 模型评估：可以使用MS COCO指标（AP）对模型进行评估，衡量其在目标检测和实例分割任务上的性能。

应用场景：

1. 目标检测：可以应用于自动驾驶、视频监控、智能家居等领域，实现对特定对象的检测和跟踪。
2. 实例分割：可以应用于医学图像分析、图像编辑、虚拟现实等领域，实现对图像中不同对象的分割和提取。

“Mask R-CNN”如何使用？

1. 使用demo.ipynb可以快速开始，展示了如何使用在MS COCO上预训练的模型对自己的图像进行对象分割。
2. 使用train_shapes.ipynb可以训练自己的数据集上的Mask R-CNN模型，该示例使用了一个玩具数据集（Shapes）进行演示。
3. 使用inspect_data.ipynb可以可视化数据预处理步骤，准备训练数据。
4. 使用inspect_model.ipynb可以查看模型的结构和参数。以上是Mask R-CNN的产品概要，它具有目标检测和实例分割的功能，适用于多种应用场景。用户可以通过Jupyter notebooks进行模型训练和数据可视化，也可以使用预训练模型进行对象分割。

Mask R-CNN官网入口网址

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

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