Mask_RCNN

这是一个基于Keras和TensorFlow实现的Mask R-CNN模型，用于图像中物体的检测与实例分割。核心功能包括生成每个物体实例的边界框和像素级分割掩码，采用FPN特征金字塔结构与ResNet101主干网络，并提供COCO预训练权重、多GPU训练支持及完整的训练/推理/可视化工具链。适用于需要精细区分同类物体（如重叠个体、密集场景）的计算机视觉任务，例如自动驾驶感知、医学图像分析、工业质检等场景。