在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作
在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。
1.语义分割、目标检测和实例分割
之前已经介绍过：
1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。
2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。
一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰度值）哪些像素属于同一对象。 产生上述掩码的一类算法称为实例分割算法。mask R-CNN就是这样一
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