在深度学习领域，图像分割和目标检测是两个重要的任务。而Mask R-CNN正是将两者巧妙融合的经典模型！👀

Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上扩展而来，它不仅能够识别图片中的物体位置（类似于目标检测），还能为每个物体生成精确的像素级掩码（即分割）。换句话说，它不仅能告诉你“这里有猫”，还能标出猫的具体轮廓边界！🐱✨

模型的核心在于引入了分支网络（称为`mask branch`），用于预测每个候选框内的像素分类结果。同时，它保留了强大的RoI Align技术，有效提升了定位精度。通过这种方式，Mask R-CNN在COCO等数据集上取得了令人瞩目的成绩，成为学术界和工业界的热门选择之一。🚀

如果你对计算机视觉感兴趣，不妨深入研究一下Mask R-CNN背后的原理吧！💡