mask r cnn这个网络是二维还是三维的？

mask r cnn 是2d还是3d，有什么特点，用来干嘛的？看文献没看懂

楼上用的gpt？r cnn是三维的，它在二维图像上进行目标检测和语义分割，来生成目标的边界框和分割掩码。
我之前看的这篇文献可以拜读下：https://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Mask CNN环境搭配与模型训练中踩坑记录
• 您还可以看一下 白勇老师的基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）课程中的 实践篇：项目案例-使用Mask R-CNN进行实例分割小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据参考资料和我的IT专家经验，我来为你解答这个问题。

  Mask R-CNN网络是基于二维图像的网络结构。它利用了深度学习和计算机视觉的技术，主要用于目标实例分割问题。与传统的目标检测方法相比，Mask R-CNN不仅可以检测出目标的位置和类别，还可以生成每个目标的精确二进制mask，实现对目标实例的像素级分割。

  具体来说，Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行了改进。Faster R-CNN是一种经典的目标检测算法，它通过在图像中提取目标候选区域（Region of Interest，RoI），然后对每个RoI进行分类和边界框回归来实现目标检测。而Mask R-CNN通过在每个RoI处添加一个小的全卷积网络（FCN），来预测该目标的准确的二进制分割mask。这样一来，Mask R-CNN既可以检测出目标的位置和类别，又可以生成目标的精确的二进制mask。

  Mask R-CNN的独特之处在于它的易于训练和实现，计算量相对较小，并且运行速度相对较快。它的训练过程相对简单，只需要在Faster R-CNN模型上添加一些额外的计算量来生成mask。同时，Mask R-CNN可以同时处理目标的分类、边界框回归和分割任务，而不是像传统的对象分割算法一样先分割后识别。

  Mask R-CNN主要应用于目标实例分割问题，即将图像中的每个目标对象分割出来。这在许多领域中都有广泛的应用，比如医学图像分析、自动驾驶、机器人视觉等。通过实现对目标的像素级分割，Mask R-CNN可以帮助我们更好地理解图像中的目标结构，进一步提升计算机视觉任务的准确性和效果。

  如果你还有其他问题，我会尽力帮助你解答。