懒人学Mask RCNN

大家好，我是懒人元，我们的主人公是Mask RCNN，作为ICCV2017 Best Paper，在Faster RCNN的基础上，增加Mask分支，实现了object detection和instance segmentation的双赢，同时，可以通过增加关键点分支，实现人体关键点检测；总体来说，Mask RCNN是一个通用性强，使用灵活并且容易实现的框架。

这个是本文的链接：https://arxiv.org/abs/1703.06870

由于本文是建立在Faster RCNN和FPN基础之上的，所以想了解Faster RCNN和FPN的同学，可以去看我之前的课程“懒人学Faster RCNN”和“懒人学FPN”；

为了更好的理解本文，需要读者对卷积神经网络（CNN）有一定的了解，欢迎阅读我的知乎专栏：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32271552；

如果想系统的学习，请大家移步到CS231n；

今天的视频有点儿长，我们分成三部分：

1. Mask RCNN介绍

主要讲解Instance Segmentation的难点以及Mask RCNN被提出的原因。

2. Mask RCNN中RoIAlign讲解

主要讲解RoIAlign的提出原因和原理。

3. Mask RCNN的Architecture

主要讲解Mask RCNN的结构，训练和预测时的注意事项，以及Mask RCNN之所以是Best Paper的几点原因。

最后请大家多多关注哦~