摘要
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像分割成多个具有语义含义的区域。
近年来，深度学习的兴起为图像分割带来了革命性的进展，其中基于掩码区域卷积神经网络（MaskR-CNN）的图像分割方法以其高精度和效率备受关注。
本文首先介绍了图像分割和MaskR-CNN的基本概念，接着综述了基于MaskR-CNN的图像分割方法的研究现状，详细分析了该方法在不同应用领域的研究进展。
然后，本文深入探讨了MaskR-CNN模型的核心机制和关键技术，并对不同变体的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还对基于MaskR-CNN的图像分割方法进行了研究述评，指出了现有方法的不足之处，并展望了未来的研究方向。
关键词：图像分割，MaskR-CNN，深度学习，实例分割，语义分割
图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务，其目标是将图像分割成多个具有语义含义的区域，每个区域代表不同的对象或部分。
图像分割在许多领域都有广泛的应用，例如医学图像分析、自动驾驶、机器人视觉等。
MaskR-CNN是一种基于深度学习的实例分割算法，它扩展了FasterR-CNN，能够同时进行目标检测和实例分割。
MaskR-CNN的核心思想是在FasterR-CNN的基础上添加一个分支，用于预测每个目标的像素级掩码。
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