使用 Mask-RCNN 对路面坑洞进行实例分割

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在文章中，我们将创建自己的训练模型来检测坑洼。关于检测，我们将在 Supervisely 的帮助下使用 Mask-RCNN 的实例分割技术。在创建模型之前，让我们了解一下我们正在使用的工具和技术。 什么是实例分割？ 实例分割 实例分割是一种通过屏蔽或逐像素覆盖检测到的对象来进行检测的技术。实例分割在自动驾驶汽车中非常有用，因为我们获得像素到像素的结果，从而提高了减少事故的准确性。 Mask-RCNN Mask-RCNN 是一种深度神经网络，旨在解决机器学习或计算机视觉中的实例分割问题。Mask RCNN 有两个阶段，首先，它根据输入图像生成关于可能存在对象的区域的建议；其次，根据第一阶段的建议，预测对象的类别，细化边界框并生成对象像素级的掩码。 Mask-RCNN 实际上是一个经过训练的模型，但在文章中，我将向小伙伴展示如何微调我们的自定义对象或训 ………………………………