人工智能大模型原理与应用实战：从UNet到Mask RCNN

1.背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类任务的学科。在过去的几十年里，人工智能主要关注于规则引擎和知识表示。然而，随着数据量的增加和计算能力的提高，深度学习（Deep Learning）成为人工智能领域的一个热门话题。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑的学习过程的技术。

深度学习的一个重要分支是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），它在图像识别和计算机视觉领域取得了显著的成功。然而，随着任务的复杂性增加，人们开始关注其他类型的神经网络，例如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）和自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。

在这篇文章中，我们将深入探讨一种名为“U-Net”的卷积神经网络架构，它在图像分割任务中取得了显著的成功。然后，我们将讨论一种名为“Mask R-CNN”的对象检测和分割网络架构，它在多种视觉任务中表现出色。

1.1 U-Net

U-Net是一种特殊的卷积神经网络，它在图像分割任务中取得了显著的成功。图像分割是一种计算机视觉任务，其目标是将输入图像划分为多个区域，每个区域代表一个不同的物体或场景。

U-Net的主要特点是其“U”形结构，它将输入图像通过一个下采样路径（encoder）处理，然后通过一个上采样路径（decoder）恢复到原始尺寸。这种结构使得U-Net能够学习到图像的局部和全局特征，从而提高分割任务的性能。

1.2 Mask R-C