基于深度学习的目标实例分割系统设计与实现

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基于深度学习的目标实例分割系统设计与实现

摘要

目标实例分割是计算机视觉领域的重要研究方向，它结合了目标检测和语义分割的优势，能够同时实现图像中多个目标的定位、分类和像素级分割。本论文设计并实现了一个基于深度学习的目标实例分割系统，采用Mask R-CNN作为核心算法，结合ResNet101作为特征提取网络，实现了高精度的目标实例分割。系统主要包括数据预处理、模型训练、实例分割和结果可视化等模块。通过在COCO数据集上的实验验证，系统在AP50指标上达到了78.2%，AP75指标上达到了52.6%，能够高效处理复杂场景下的多目标实例分割任务。本系统具有良好的扩展性和实用性，可应用于智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。

关键词：目标实例分割；深度学习；Mask R-CNN；ResNet101；COCO数据集

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