之前在emgucv上实现了yolov3,yolov4,ssd，openpose等模型得加载推理，接下来实现maskrcnn得在emgucv上的实现。
1、模型下载
github：
matterport/Mask_RCNN: Mask R-CNN for object detection and instance segmentation o
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原文链接：https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/121451950
两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
1. 引言 最近整理了YOLO系列相关论文阅读笔记,发现仅仅靠阅读论文还是有很多内容一知半解,吃得不是很透彻. 尽管网络上有很多博客都在讲解,但是很多实现细节细究起来还是有些困难. 俗话说的好: Talk is cheap. Show me
坚持写博客💪，分享自己的在学习、工作中的所得 给自己做备忘对知识点记录、总结，加深理解给有需要的人一些帮助，少踩一个坑，多走几步路 尽量以合适的方式排版，图文
学了蛮久的目标检测了，但是有好多细节总是忘或者模棱两可，感觉有必要写博客记录一下学习笔记和一些心得，既可以加深印象又可以方便他人。博客内容集成自各大学习资源，所以图片也就不加水印了
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