【摘要】开展馆藏报纸图像内容分割研究，能提升文字识别准确率，对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征，提出一种基于改进Mask R-CNN的算法，实现报纸图像内容分割。首先，通过优化锚框比例和损失函数，对原始Mask R-CNN算法进行改进。其次，采用数据增强、调整训练参数开展样本训练。最后，通过实验的方式对改进后的Mask R-CNN算法训练模型和原始算法训练模型进行比较，并采用AP＿bbox和AP＿segm评价指标对实验结果进行评估，改进后的算法训练模型AP＿bbox为0.935，AP＿segm为0.943，均超过原始算法训练模型。实验结果表明，改进后的Mask R-CNN算法能够实现报纸图像内容有效检测与分割。