TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。
使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。
TensorFlow 的物体检测 API 模型——Mask-RCNN实例分割
「实例分割」是物体检测的延伸，它能让我们在普通的物体检测的基础上获取关于该对象更加精确、全面的信息。
在什么情况下我们才需要这样精确的信息呢？
无人驾驶汽车
为了确保安全，无人驾驶汽车需要精确定位道路上其他车辆和行人。
机器人系统
机器人在连接两个部件时，如果知道这两个部件的确切位置，那么机器人的操作就会更加高效、准确。
「实例分割」的方法有很多，TensorFlow 进行「实例分割」使用的是 Mask RCNN 算法。
Mask R-CNN 算法概述
Mask RCNN 算法架构
在介绍 Mask RCNN 之前，我们先来认识一下 Faster R-CNN。
Faster-RCNN 是一个用于物体检测的算法，它被分为两个阶段：第一阶段被称为「候选区域生成网络」（RPN），即生成候选物体的边框；第二阶段本质上是 Fast R-CNN 算法，即利用 RolPool 从每个候选边框获取对象特征，并执行分类和边框回归。这两个阶段所使用的特征可以共享，以更快地获得图像推算结果。
Faster R-CNN 对每个候选对象都有两个输出，一个是分类标签，另一个是对象边框。而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 的两个输出的基础上，添加一个掩码的输出，该掩码是一个表示对象在边框中像素的二元掩码。但是这个新添加的掩码输出与原来的分类和边框输出不同，它需要物体更加精细的空间布局和位置信息。因此，Mask R-CNN 需要使用「全卷积神经网络」（FCN）。
「全卷积神经网络」是「语义分割」中十分常见的算法，它利用了不同区块的卷积和池化层，首先将一张图片解压至它原本大小的三十二分之一，然后在这种粒度水平下进行预测分类，最后使用向上采样和反卷积层将图片还原到原来的尺寸。
因此，Mask RCNN 可以说是将 Faster RCNN 和「全卷积神经网络」这两个网络合并起来，形成的一个庞大的网络架构。
实操 Mask-RCNN
图片测试
你可以利用 TensorFlow 网站上的共享代码来对 Mask RCNN 进行图片测试。以下是测试结果：
Mask RCNN on Kites Image
视频测试
最有意思的是用 YouTube 视频来测试这个模型。从 YouTube 上下载几条视频，开始了视频测试。
视频测试的主要步骤：
1. 使用 VideoFileClip 功能从视频中提取出每个帧；
2. 使用 fl_image 功能对视频中截取的每张图片进行物体检测，然后用修改后的视频图片替换原本的视频图片；
3. 最后，将修改后的视频图像合并成一个新的视频。
Mask RCNN 的深入研究
下一步的探索包括：
测试一个精确度更高的模型，观察两次测试结果的区别；
使用 TensorFlow 的物体检测 API 在定制的数据集上对 Mask RCNN 进行测试。
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