Чем модель глубокого обучения Mask R-CNN лучше архитектур U-Net и Deeplab?

Модель глубокого обучения Mask R-CNN лучше архитектур U-Net и DeepLab по следующим причинам:

• Маска R-CNN позволяет выделять на фотографиях контуры («маски») экземпляров разных объектов, даже если таких экземпляров несколько, они имеют различный размер и частично перекрываются. {8-host} Это делает её незаменимой для задач, требующих детального понимания объекта. encord.com
• Маска R-CNN поддерживает баланс между производительностью и скоростью, что делает её подходящей для исследовательских и производственных сред. encord.com
• Модель демонстрирует высокую точность сегментации, особенно в сложных условиях, таких как высокая влажность и сильные световые отражения. www.restack.io

Архитектура U-Net подходит для сегментации биомедицинских изображений благодаря своей структуре, которая позволяет достигать высокой точности даже при меньшем количестве обучающих примеров. encord.com

Архитектура DeepLab позволяет контролировать децимацию сигнала и изучать многомасштабные контекстные особенности. www.researchgate.net

Выбор между этими моделями зависит от конкретных задач и требований к обработке изображений.