【摘 要】
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Mask R-CNN作为一种优秀的实例分割算法，不仅能够对图像或视频中的每个感兴趣目标进行分类和定位，还能够对每个不同的目标进行分割。该算法在遥感图像智能解译，自动驾驶，智能医疗等计算机视觉领域具有极高的应用价值。因此如何对Mask R-CNN算法进行改进，提高实例分割的准确性，对计算机视觉领域的发展具有重要意义。文章对Mask R-CNN算法进行深入的分析和研究，提出了可用于Mask R-CNN
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费大学生创新创业项目（项目编号：S202111775043）； 中央高校基本科研业务费研究生创新项目（项目编号：ZY20220302）；
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Mask R-CNN作为一种优秀的实例分割算法，不仅能够对图像或视频中的每个感兴趣目标进行分类和定位，还能够对每个不同的目标进行分割。该算法在遥感图像智能解译，自动驾驶，智能医疗等计算机视觉领域具有极高的应用价值。因此如何对Mask R-CNN算法进行改进，提高实例分割的准确性，对计算机视觉领域的发展具有重要意义。文章对Mask R-CNN算法进行深入的分析和研究，提出了可用于Mask R-CNN算法的几个改进策略。通过实验验证，本文提出的改进策略对于提高Mask R-CNN算法的准确性具有一定的可行性。
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