大话目标检测经典模型：Mark R-CNN

在之前的文章中介绍了目标检测经典模型（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN），目标检测一般是为了实现以下效果：
 
在R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN中，实现了对目标的识别和定位，如下图所示：
 
为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：
 
Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。

Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成：