Mask R-CNN 翻译

摘要 我们提出了一个概念上简单，灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法可以高效地检测图像中的物体，同时为每个物体生成高质量的分割蒙版。这种称为Mask R-CNN的方法通过添加一个用于预测对象掩码的分支来扩展更快的R-CNN，该分支与现有分支进行边界框识别并行。掩码R-CNN训练简单，只增加了一小部分开销，以更快的R-CNN，以5fps运行。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如允

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