可以對着圖閱讀代碼，這樣會更有概念
Mask-RCNN 代碼實現
文中代碼的作者是Matterport： 代碼github地址，文中詳細的介紹了各個部分，以及給了demo和各個實現的步驟及其可視化。
代碼總體框架
先貼出我對作者代碼流程的理解，及其畫出的流程圖。
圖1.代碼中training的流程圖
圖2.代碼中predict的流程圖
兩張流程圖其實已經把作者的代碼各個關鍵部分都展示出來了，並寫出了哪些層是在training中用，哪些層是在predict中用，及其層的輸出和需要的輸入。可以清晰的看出training和predict過程是存在較大的差異的，也是之前說過的，training的時候mask與classifier是並行的，predict時候是先classifier再mask，並且兩個模型的輸入輸出差異也較大。
已經有一篇博客寫的很好，對作者代碼的那幾個ipynb都運行了一遍，並且加上了自己的理解。非常的感謝那位博主，之前在探究Mask-RCNN的時候那邊博文對我的幫助很大，有興趣的可以看看那片博文：http://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779?locationNum=9&fps=1