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安装可以查看，含一些报错解决方案，https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/140853795 Mask R-CNN（Mask Region-Based Convolutional Neural Network）是一种用于实例分割（Instance Segmentation）的深度学习模型。它是在 Faster R-CNN 的基础上扩展而来，可以同时进行对象检测（Object Detection）、目标实例分割以及对象的语义分割。 让我用更简单的术语解释一下 Mask R-CNN 的工作原理： 1. **对象检测（Object Detection）**：Mask R-CNN 可以识别图像中的不同物体，并确定它们的位置。这类似于在图像中画边界框来标记物体的位置，即确定物体在图像中的位置和大小。 2. **实例分割（Instance Segmentation）**：与对象检测不同，实例分割不仅可以检测物体的位置，还可以为每个检测到的物体生成一个像素级的掩模（mask），将其与图像中其他物体进行区分，从而精确地确定物体边界。 3. *

中文表格式编程软件，无需使用复杂的编程语言，低代码编程，快速入门，功能模块化。 零基础：软件是全中文表格式界面，不需要懂英文代码，完全可以做到零基础使用，像工厂里的电工、装配工都可以直接上手。 降成本：软件可以给标准的控制器编写程序，还可以给批量生产的设备定制开发板，大大降低设备成本。 无门槛：软件使用底层程序做好的功能模块，直接调用即可，程序单一性，调试修改方便。

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