谷歌开发设计了一种称之为ShapeMask的实例切割演算法，能识别图象中的物块实例，而且形成高精准度的遮罩，如今谷歌开源系统ShapeMask实体模型，让社群营销有方法以兼顾速率和精准度的方式形成图象物品遮罩。
着眼于程序识别各种各样外形、色调和尺寸并不是简易的操作，但这种操作针对医药学图像检测，和相片编辑等运用而言十分关键，因而谷歌开发设计出了新图形切割实体模型ShapeMask。ShapeMask可识别并跟踪特殊物品案例的界限，好像大城市街道社区上带几部小车的图象，ShapeMask能够高亮显示图象中每一台不一样色调尺寸的小车，而高亮显示的地域就称之为遮罩。
ShapeMask是运用知名的物品探测实体模型RetinaNet，来探测图象中各种各样物品的部位和尺寸，可是RetinaNet实体模型并没法形成物品的遮罩，因而谷歌在以RetinaNet精准定位物品以后，会将类似外型的画素开展排序，不断完善探测到的物品外形，最后形成精准的遮罩。针对依靠自动化技术图形切割的应用程序，开发人员一般必须应用大中型数据集合，且又必须经常的变动数据集合，以便迅速迭代更新大中型真实的数据集合，公司必须拓展图形切割实体模型训炼的建设规模。而ShapeMask在大批量的训炼，比别的图形切割实体模型也要有效得多，由于ShapeMask能够在大规模的深度学习处理加速器上，开展分散型的ShapeMask训炼。谷歌以256关键的Cloud TPU v3分块，在40分鐘内就能够进行以COCO图形切割数据集合训炼ShapeMask实体模型，这相比8关键的单一Cloud TPU设备所花销的数钟头，也要快上很多，并且不管以哪一种经营规模的Cloud TPU Pod来与运算ShapeMask实体模型，都不用改动任意程式码。
