提到目标检测与分割，不得不提的就是Mask R-CNN！它是在Faster R-CNN的基础上发展而来的，不仅能够识别出图片中物体的位置，还能精准地描绘出物体的轮廓形状✨。相较于其他模型，Mask R-CNN多了一个分支用于预测像素级的语义分割结果，在保持高精度的同时，还具备更强的适应性💪。

首先，Mask R-CNN通过Region Proposal Network（RPN）生成候选框，然后利用RoI Align技术对特征图进行精确定位，确保每个感兴趣区域都能获得最合适的特征表示🔍。接着，在分类和边界框回归之外，新增加了对每个实例掩码的预测分支，使得模型不仅能知道“是什么”、“在哪里”，还能清楚“具体长什么样”🎨。

无论是自动驾驶、医学影像分析还是智能零售等领域，Mask R-CNN都展现出了强大的应用潜力🌟。如果你也想深入学习这一领域的知识，不妨从了解它的原理开始吧！👀