মাস্ক আর-সিএনএন: পিক্সেল-স্তরের মাস্ক সহ ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন
মাস্ক আর-সিএনএন হল ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের জন্য একটি ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা ২০১৭ সালে ফেসবুক এআই রিসার্চ (FAIR) এর কাইমিং হে, জর্জিয়া গকিওজারি, পিওটর ডলার এবং রস গিরিশিক দ্বারা প্রবর্তিত হয়েছিল। এটি একটি সমান্তরাল শাখা যুক্ত করে ফাস্টার আর-সিএনএন-কে প্রসারিত করে যা প্রতিটি সনাক্ত করা অবজেক্ট ইনস্ট্যান্সের জন্য একটি বাইনারি পিক্সেল-স্তরের মাস্ক ভবিষ্যদ্বাণী করে, যা একটি একক ফরোয়ার্ড পাসে একই সাথে অবজেক্ট সনাক্তকরণ, শ্রেণিবিন্যাস এবং সূক্ষ্ম-গ্রেইনড সেগমেন্টেশন সক্ষম করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2980–2988. DOI: 10.1109/ICCV.2017.322 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Mask R-CNN (Instance Segmentation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/mask-rcnn
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Faster R-CNNগভীর শিখন↔ compare
- U-Netগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →