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实例分割是计算机视觉中的一项重要任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，更需精确地分割出每个物体实例的像素区域。这种技术能够在复杂场景中提供更丰富和详细的信息，因此被广泛应用于遥感图像识别、医疗影像分析、自动驾驶以及智能安防等多个领域。随着百度飞桨发布的SOTA目标检测模型RT-DETR的问世，RT-DETR凭借其卓越的推理速度和检测精度，迅速成为目标检测开发者的首选模型。由于实例分割算法和目标检测算法有诸多相似之处，因此，基于RT-DETR来适配实例分割任务的Mask-RT-DETR，将可能成为实例分割界的新秀。 从下图可以看到， Mask-RT-DETR 相对于其他实例分割模型在精度和速度的均衡上均具有明显的优势。 实例分割模型精度-速度对比图 模型结构 Mask-RT-DETR 在总体结构上与 RT-DETR 基本一致，但在实现细节上进行了一些改进。首先，M
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