在计算机视觉领域，Mask R-CNN是一个非常强大的模型，它不仅能够进行目标检测，还能精确地分割出目标的像素级掩码。✨相比于Faster R-CNN，Mask R-CNN在每个候选框中增加了分支用于预测二值掩码，从而实现了实例分割任务。💻

首先，Mask R-CNN采用了FPN（Feature Pyramid Network）结构来提取多尺度特征图，这使得模型可以在不同尺度上有效地识别和分割目标。🔧其次，在ROI Align操作中，通过精确定位候选框的位置信息，进一步提高了分割精度。🎨此外，由于其模块化的设计，Mask R-CNN可以轻松扩展以解决其他相关问题，如人体姿态估计等。

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