Mask R-CNN是一种用于对象实例分割的深度学习模型，由Kaiming He、Georgia Gkioxari、Piotr Dollár和Ross Girshick在2017年的IEEE国际计算机视觉会议上提出。这个模型是在Faster R-CNN的基础上扩展的，Faster R-CNN是当时最先进的目标检测框架。Mask R-CNN的主要贡献在于它引入了一个额外的分支，用于并行预测每个对象实例的分割掩模，同时仍然执行边界框识别。
在传统的对象检测任务中，模型只需要识别出图像中的物体并给出边界框，而实例分割则更进一步，需要区分同一类别的不同个体，对每个个体进行精确的像素级分割。这使得Mask R-CNN在应用场景如自动驾驶、图像分析、医学影像等领域具有广泛的价值。
Mask R-CNN的设计思路简洁而灵活，它在Faster R-CNN的RoIPooling或RoIAlign层之后添加了一个分支，用于生成掩模预测。这一分支与原有的边界框检测分支并行运行，不会显著增加计算负担。模型在保持高速运行（5 fps）的同时，仍能提供高质量的分割结果。
此外，由于其模块化的设计，Mask R-CNN可以方便地适应其他任务。例如，研究者可以在同一框架下估计人体姿态，这展示了模型的通用性和可扩展性。在COCO挑战赛的多项任务中，包括实例分割、边界框对象检测和人体关键点检测，Mask R-CNN都取得了顶尖成绩，甚至在不使用任何技巧的情况下超越了2016年COCO挑战赛的所有单模型参赛作品。
Mask R-CNN的成功在于它提供了一个坚实的基础，简化了实例级别识别的研究。通过公开代码，研究者可以基于这个模型进行进一步的开发和实验，推动计算机视觉领域的发展。它的简单性和有效性使得Mask R-CNN成为了实例分割领域的标准方法，并且对后续的诸多工作产生了深远影响。
