Mask R-CNN — это мощный инструмент для обнаружения и сегментации объектов на основе глубокого обученияОн предназначен для точной идентификации и сегментации объектов на изображении, включая людей, животных, мебель и другие интересующие объекты. С помощью Mask R-CNN пользователи могут Обнаружение и сегментация объектов в режиме реального временис однократным проходом по сети. Он относительно прост в использовании и требует минимальной настройки, что делает его идеальным как для опытных, так и для начинающих пользователей.

Mask R-CNN работает на основе сверточная нейронная сеть (CNN) и способен справляться с различными сложными задачами, такими как: Обнаружение объектов, сегментация экземпляров и семантическая сегментацияОн также способен одновременно обнаруживать и сегментировать несколько объектов на изображении. Кроме того, он может генерировать высококачественные маски сегментации для каждого обнаруженного объекта, что делает его идеальным выбором для многих задач компьютерного зрения.

Варианты использования и функции

1. Автоматическое обнаружение объектов на изображении
Усовершенствованный алгоритм с высокой точностью и аккуратностью идентифицирует и определяет местоположение множества объектов на цифровых изображениях.

2. Точное сегментирование объектов за один проход.
Эффективно обрабатывает изображения за один прямой проход через нейронную сеть, обеспечивая быстрые и надежные результаты сегментации.

3. Создайте высококачественные маски сегментации для каждого обнаруженного объекта.
Создает точные маски на уровне пикселей, которые очерчивают каждый объект, что позволяет проводить детальный анализ и использовать полученные данные в последующих приложениях в процессах компьютерного зрения.