🔑 名詞卡
Mask R-CNN
🎯 定義
基於 Faster R-CNN 擴展的深度學習模型，結合物體檢測與像素級分割功能，透過額外分支預測每個物體的二進制遮罩（mask），從而實現實例分割。
重點
不僅能檢測影像中的物體，還能準確標註每個物體的邊界，對複雜背景情境尤其有效。
記憶技巧
Mask R-CNN＝Faster R-CNN（偵測）＋Mask（分割遮罩）＝偵測＋分割二合一。
易混淆
- vs U-Net：Mask R-CNN 做實例分割（區分同類別不同個體），U-Net 做語意分割（不分個體，且以醫療影像為主要應用）。
📖 課文原文「Mask R-CNN 是基於 Faster R-CNN 的一個擴展，結合了物體檢測和像素級的分割功能。它通過引入一個額外的分支，來預測每個物體的二進制遮罩（mask），從而實現實例分割。」