最近在深度学习领域，目标检测与实例分割一直是研究热点，而Mask R-CNN便是其中一颗璀璨明星！这篇由Facebook AI Research (FAIR) 提出的论文，不仅继承了Faster R-CNN的强大能力，还新增了对目标精确分割的支持，堪称计算机视觉界的里程碑之作。👀

论文中，作者通过引入一个并行分支来预测高质量的像素级掩码，同时保持了原有的目标检测性能。这使得模型既能识别物体位置，又能细致地描绘出每个物体的具体轮廓，比如区分不同颜色的衣服或辨认复杂背景下的细节。此外，Mask R-CNN采用了RoIAlign技术，有效解决了传统方法中量化误差的问题，进一步提升了分割精度。🔧

如果你也想深入了解这一开创性的工作，不妨参考以下引用格式：

Mask R-CNN. Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017.

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