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Mask R-CNN 算法原理： "整体框架→核心模块→创新点"

Mask R-CNN 的核心设计思路是 “两阶段并行任务”：第一阶段生成高质量的目标候选框（RoI，Region of Interest），第二阶段在候选框基础

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"无量化坐标+双线性插值"——Mask R-CNN之RoIAlign操作详解

RoIAlign 的核心目标是：将任意大小的 RoI（候选框），精准映射到特征图上，并提取出固定大小的特征块（如 77），且整个过程不丢失空间位置精度，为后续

"无量化坐标+双线性插值"——Mask R-CNN之RoIAlign操作详解

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