基于Mask R-CNN的目标检测分割研究文献综述

目标检测与分割是计算机视觉领域中的基础性问题，其目标是在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标，并分割出目标的像素级轮廓。

近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了目标检测与分割领域的进步，其中以MaskR-CNN为代表的深度学习模型在多个基准数据集上取得了突破性的成果，展现出强大的目标检测和实例分割能力。

本综述首先介绍目标检测与分割的基本概念，然后回顾深度学习目标检测和实例分割方法的发展历程，重点阐述MaskR-CNN模型的网络结构、工作原理及关键技术，并对模型的训练技巧、改进方向以及应用领域进行详细分析。

最后，展望基于MaskR-CNN的目标检测与分割技术的未来发展趋势，并探讨该技术在实际应用中所面临的挑战。

关键词：目标检测；实例分割；深度学习；MaskR-CNN；特征金字塔

目标检测与分割是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是从图像或视频中准确地识别和定位目标，并为每个目标实例生成像素级的掩码。

这一技术在自动驾驶、机器人、医疗影像分析、安防监控等领域具有广泛的应用价值。

传统的目标检测与分割方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的推理规则，难以适应复杂多变的场景。

近年来，深度学习技术的兴起为目标检测与分割领域带来了革命性的变化。

深度学习模型能够自动地从数据中学习到丰富的特征表示，从而显著提升了目标检测和分割的精度和效率。