深度学习技术正在飞速发展，越来越多的人开始关注和应用它们

深度学习技术正在飞速发展，越来越多的人开始关注和应用它们。其中，物体检测与分割技术备受关注。 MASK-RCNN便是其中一种非常流行的物体检测算法之一。MASK指的是掩膜，是该算法在物体分割时使用的一个关键步骤。本文将为大家介绍MASK-RCNN是什么，以及如何使用Python实现。

MASK-RCNN是一种深度学习模型，是在RCNN系列（Region-based Convolutional Neural Networks）算法的基础上进行改进而来的。相比于传统的RCNN算法，其最大的优势在于能够同时完成物体检测和物体分割两个任务。MASK-RCNN引入了一个掩膜头（mask head）来完成这项任务。

掩膜是用来抠出目标物体的一种手段，在MASK-RCNN模型中，会根据检测出的候选框来生成相应的掩膜。这个过程需要在分类和回归任务的基础上，再增加一个掩膜分支网络，用于预测物体的精确轮廓。

下面我们来看一下如何使用Python实现MASK-RCNN算法。首先，我们需要安装Mask R-CNN库。安装方式如下：

!pip install mask-rcnn

接下来，我们就可以开始构建MASK-RCNN模型，并进行物体检测和分割。下面是一个简单的示例代码：