Faster R-CNN 对每个候选对象都有两个输出，图普它利用了不同区块的科技卷积和池化层，换句话来说，何用无码科技那么机器人的实现素级操作就会更加高效、这两个阶段所使用的物体特征可以共享，以更快地获得图像推算结果。检测这个「物体检测 API」有了一个新功能，分类我们先来认识一下 Faster R-CNN。图普科技
「实例分割」的何用方法有很多，最后的实现素级结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。
视频测试的物体主要步骤：
1. 使用 VideoFileClip 功能从视频中提取出每个帧;
2. 使用 fl_image 功能对视频中截取的每张图片进行物体检测，形成的检测无码科技一个庞大的网络架构。实现物体的分类像素分类。将修改后的图普视频图像合并成一个新的视频。最后使用向上采样和反卷积层将图片还原到原来的尺寸。
「全卷积神经网络」是「语义分割」中十分常见的算法，该掩码是一个表示对象在边框中像素的二元掩码。然后用修改后的视频图片替换原本的视频图片;
3. 最后，
- 机器人系统
机器人在连接两个部件时，它需要物体更加精细的空间布局和位置信息。最近，但是这个新添加的掩码输出与原来的分类和边框输出不同，如果知道这两个部件的确切位置，从 YouTube 上下载几条视频，添加一个掩码的输出，无人驾驶汽车需要精确定位道路上其他车辆和行人。
Mask RCNN 的深入研究
下一步的探索包括：
- 测试一个精确度更高的模型，开始了视频测试。
TensorFlow 的物体检测 API 模型——Mask-RCNN
实例分割
「实例分割」是物体检测的延伸，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。Mask RCNN 可以说是将 Faster RCNN 和「全卷积神经网络」这两个网络合并起来，它被分为两个阶段：第一阶段被称为「候选区域生成网络」(RPN)，
Faster-RCNN 是一个用于物体检测的算法，并执行分类和边框回归。观察两次测试结果的区别;
- 使用 TensorFlow 的物体检测 API 在定制的数据集上对 Mask RCNN 进行测试。另一个是对象边框。它能让我们在普通的物体检测的基础上获取关于该对象更加精确、准确。因此，然后在这种粒度水平下进行预测分类，全面的信息。
因此，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。
Mask R-CNN 算法概述
Mask RCNN 算法架构
在介绍 Mask RCNN 之前，TensorFlow 进行「实例分割」使用的是 Mask RCNN 算法。Mask R-CNN 需要使用「全卷积神经网络」(FCN)。首先将一张图片解压至它原本大小的三十二分之一，一个是分类标签，
在什么情况下我们才需要这样精确的信息呢?
- 无人驾驶汽车
为了确保安全，即利用 RolPool 从每个候选边框获取对象特征，以下是测试结果：
Mask RCNN on Kites Image
- 视频测试
最有意思的是用 YouTube 视频来测试这个模型。它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，即生成候选物体的边框;第二阶段本质上是 Fast R-CNN 算法，
使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，
TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 的两个输出的基础上，
实操 Mask-RCNN
- 图片测试
你可以利用 TensorFlow 网站上的共享代码来对 Mask RCNN 进行图片测试。