💻📚读Mask R-CNN源码备忘录📝

最近开始深入研究Mask R-CNN的源码，这是一个非常强大的目标检测与分割框架！🎉 它不仅能够识别物体位置，还能对每个目标进行像素级的分割，简直是计算机视觉领域的明星模型。👀

在训练部分，我注意到它结合了Faster R-CNN的区域提议网络（RPN）和FCN（全卷积网络）的分割能力，这种组合让模型既高效又精准。🎯 源码中对各种损失函数的设计尤为精妙，包括分类损失、边界框回归损失以及掩码损失，每一部分都不可或缺。🔍

此外，我还发现了一些细节处理得非常到位，比如数据增强策略、多尺度训练方法等，这些都极大提升了模型的鲁棒性。💪 如果你也对Mask R-CNN感兴趣，不妨一起深入探索吧！👀✨