MASK-RCNNは、物体検出、セグメンテーション・インスタンスヒトまたはジェスチャ認識のために使用することができる、多目的なネットワークである。次のように主要な構成です。
簡単に言えば、より速く、RCNNで最初のGET ROIにあり、その後、ROIの位置を合わせ、その後、出力分類ROI、一方の出力セグメンテーションマスク。
1.速いRCNNとROIの位置を合わせ
速いRCNN検出器は、2つの段階、第一段階（すなわち、RPN）が提案候補ROIであり、別の部分は、ROIの分類の残りの第2相を濾過しました。
むしろ丸みを帯びた後よりも、バイリニア補間によって特徴付け速いRCNN用マスクRCNNが変更され、なく直ちにROIソータ出力を得た後、むしろ特徴は正確ROI Align.ROI合わせ図を得るためにマッピングする。例えば、出力は、図16の特性ストライドである、[⋅]意味丸め、図ROIの特徴の座標が得られたが、完全な分類にはほとんど影響が、ピアではなく、ROI座標[X / 16]である場合図に示すように、出力マスクは、バイリニア補間によって特徴付け正確.ROI整列図に影響を与えました。
