推理ppdet中导出的MaskRCNN模型，结果结构体中mask无内容，可视化结果无掩膜。

温馨提示：根据社区不完全统计，按照模板提问，可以加快回复和解决问题的速度

环境

• 【FastDeploy版本】： 说明具体的版本，如fastdeploy-linux-gpu-0.8.0
• 【编译命令】如果您是自行编译的FastDeploy，请说明您的编译方式（参数命令）
• 【系统平台】: Linux x64(Ubuntu 18.04) / Windows x64(Windows10) / Mac OSX arm(12.0) / Mac OSX intel(12.0)
• 【硬件】： 说明具体硬件型号，如 Nvidia GPU 3080TI， CUDA 11.2 CUDNN 8.3
• 【编译语言】： C++ / Python(3.7或3.8等）

问题日志及出现问题的操作流程

• 附上详细的问题日志有助于快速定位分析
• 【模型跑不通】
• • 先执行examples下的部署示例，包括使用examples提供的模型，确认是否可以正确执行
• • 如若examples下的代码可以运行，但自己的模型，或自己的代码不能运行
• • • 提供复现问题的 代码+模型+错误log，供工程师快速定位问题
• 【模型精度问题】
• • 先执行examples下的部署示例，包括使用examples提供的模型，确认是否可以正确执行
• • 如若examples下的代码可以运行，但自己的模型，或自己的代码不能运行
• • • 提供复现问题的 代码+模型+错误log，供工程师快速定位问题
• 【性能问题】描述清楚对比的方式
• • 注意性能测试，循环跑N次，取后80%的用时平均（模型启动时，刚开始受限于资源分配，速度会较慢）
• • FastDeploy的Predict包含模型本身之外的数据前后处理用时
• • • 提供复现问题的 代码+模型+错误log，供工程师快速定位问题

Start with the deployment examples mentioned in the issue and reproduce inference using the exported MaskRCNN model. Compare the result structure and visualization output with the expected mask data; the issue is done when the result contains a mask and the visualization displays it. Environment details, reproduction code, model files, and logs are still needed before investigation can begin.