用两三句话介绍下Mask R-CNN的组成要求条理清晰、表达学术化。
Mask R-CNN是一种基于区域卷积神经网络的目标检测与实例分割方法，它由三个主要组成部分构成：骨干网络、区域提议网络和掩码预测网络。其中，骨干网络用于提取图像特征，区域提议网络用于生成候选目标区域，掩码预测网络则用于预测每个目标区域的像素级别掩码。通过这些组件的协同工作，Mask R-CNN可以高效地实现目标检测和实例分割任务。
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