服饰关键点检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在虚拟试衣、服装检索、人体姿态估计等应用中扮演着至关重要的角色。

近年来，深度学习技术的快速发展为服饰关键点检测提供了新的思路和方法。

本文首先介绍了服饰关键点检测的背景和意义，并对相关概念进行解释，包括关键点、目标检测、实例分割等。

然后，本文针对基于深度学习的服饰关键点检测方法进行详细综述，将重点放在MaskR-CNN模型及其变体在服饰关键点检测中的应用，并对不同方法的优缺点进行比较分析。

最后，本文对服饰关键点检测未来的发展趋势进行了展望。

关键词：服饰关键点检测；MaskR-CNN；深度学习；实例分割；目标检测

随着电子商务和社交媒体的蓬勃发展，人们对服装图像的处理和分析需求日益增长。

服饰关键点检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在精确定位服装图像中的关键部位，例如领口、袖口、裤脚等，为后续的服装分析和理解提供基础。

1.1关键点在计算机视觉中，关键点是指图像中具有语义意义的点，例如人脸的鼻子、眼睛、嘴角等，或者物体的角点、中心点等。

关键点检测的目标是找到这些点在图像中的精确像素位置。