先理解MaskR-CNN的工作原理，然后构建颜色填充器应用
本文来自于网络，本文中解释MaskR-CNN的工作原理，并介绍了颜色填充器的应用案例和实现过程。实例分割是一种在像素层面识别目标轮廓的任务，相比其他相关任务，实例分割是较难解决的计算机视觉任务之一：分类：这张图像中有一个气球。语义分割：这些全是气球像素。目标检测：这张图像中的这些位置上有7个气球。实例分割：这些位置上有7个气球，并且这些像素分别属于每个气球。MaskR-CNN是一个两阶段的框架，第一个阶段扫描图像并生成提议（proposals，即有可能包含一个目标的区域），第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。MaskR-CNN扩展自FasterR-CNN，由同一作者在去年提出。FasterR-
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