Mask R-CNN

Mask R-CNN官網

Mask R-CNN是一個基于Keras和TensorFlow的目標檢測和實例分割模型，可以生成對象的邊界框和分割掩碼，適用于多種應用場景。

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Mask R-CNN簡介

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的目標檢測和實例分割模型。該模型可以為圖像中的每個對象實例生成邊界框和分割掩碼。它基于特征金字塔網絡（FPN）和ResNet101骨干網絡。

“Mask R-CNN”有哪些功能？

1. 目標檢測：可以檢測圖像中的多個對象實例，并生成它們的邊界框。
2. 實例分割：可以為每個對象實例生成準確的分割掩碼，以區分不同的對象。
3. 多GPU訓練：支持在多個GPU上進行訓練，加快訓練速度。
4. 模型評估：可以使用MS COCO指標（AP）對模型進行評估，衡量其在目標檢測和實例分割任務上的性能。

應用場景：

1. 目標檢測：可以應用于自動駕駛、視頻監控、智能家居等領域，實現對特定對象的檢測和跟蹤。
2. 實例分割：可以應用于醫學圖像分析、圖像編輯、虛擬現實等領域，實現對圖像中不同對象的分割和提取。

“Mask R-CNN”如何使用？

1. 使用demo.ipynb可以快速開始，展示了如何使用在MS COCO上預訓練的模型對自己的圖像進行對象分割。
2. 使用train_shapes.ipynb可以訓練自己的數據集上的Mask R-CNN模型，該示例使用了一個玩具數據集（Shapes）進行演示。
3. 使用inspect_data.ipynb可以可視化數據預處理步驟，準備訓練數據。
4. 使用inspect_model.ipynb可以查看模型的結構和參數。以上是Mask R-CNN的產品概要，它具有目標檢測和實例分割的功能，適用于多種應用場景。用戶可以通過Jupyter notebooks進行模型訓練和數據可視化，也可以使用預訓練模型進行對象分割。

Mask R-CNN官網入口網址

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

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