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本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于YOLACT++的车身表面损伤检测及掩膜生成方法和存储设备。所述一种基于YOLACT++的车身表面损伤检测及掩膜生成方法，包括步骤：通过视频数据采集并生成预设大小值的车体表面损伤区域图像；输入所述预设大小值的车体表面损伤区域图像至主干网络中进行特征提取；输入提取的特征张量至PredictionHeader和ProtoNet两个并行处理分支中处理；通过目标原型掩膜张量及掩膜系数计算出最优原型掩膜；根据所述最优原型掩膜及所述目标原型掩膜的目标定位，分割出损伤区域；在所述分割出的损伤区域上生成对应的掩膜。通过引入掩膜系数，参与至最优原型掩膜生成，大大提高损伤区域定位的准确度。

本发明涉及船舶图像识别技术领域，特别涉及一种基于Mask‑RCNN船舶目标定位方法及存储设备。所述一种基于Mask‑RCNN船舶目标定位方法，包括如下步骤：获取船舶图片数据集；提取所述船舶图片数据集中的特征区域；采用RPN对所述特征区域进行处理；对经过RPN处理后的特征区域采用ROI_Align进一步处理；将经过ROI_Align进一步处理后的特征区域作为ROI输入，并通过双路上采样的方法构建掩膜生成网络。双路采样的使用，使得在通道数保持不变的前提下，图像的特征信息量增多了，描述图像的维度没有增加，只是每一维的信息量增加，提升了掩膜生成的准确性。