Mask R-CNN 是一种 功能强大的基于深度学习的目标检测和分割工具它旨在准确识别和分割图像中的物体，包括人物、动物、首页具和其他感兴趣的物体。借助 Mask R-CNN，用户可以…… 实时检测和分割物体只需一次网络扫描即可完成。它使用起来相对简单，设置也极少，因此非常适合经验丰富的用户和新手使用。

Mask R-CNN 由以下因素驱动： 卷积神经网络（CNN） 并能够处理各种具有挑战性的任务，例如： 目标检测、实例分割和语义分割它还能够同时检测和分割图像中的多个目标。此外，它还能为每个检测到的目标生成高质量的分割掩码，使其成为许多计算机视觉任务的理想选择。

使用案例和功能

1. 自动检测图像中的物体
该先进算法能够高精度、高准确度地识别和定位数字图像中的多个物体。

2. 单次扫描即可精确分割物体
通过网络一次前向传播即可高效处理图像，提供快速可靠的分割结果。

3. 为每个检测到的对象生成高质量的分割掩码
创建精确的像素级掩码，勾勒出每个对象的轮廓，从而在计算机视觉工作流程中实现详细分析和下游应用。