https://github.com/matterport/Mask_RCNN 目录 准备数据集 标定样本预处理 开始训练 准备数据集 首先将你的数据集分为两类,一类为训练集(train),一类为验证集(val)。 然后是标注数据,这里使用我另一篇博客提到的标记工具。 对样本进行标定。 标定样本预处理 将标定号的图片放到datasets文件夹内,分train,val两个...
uint8(np.array(img))) new_mask = os.path.join(dest_dir, new_name) img.save(new_mask) 最后,把得到的文件统一一下,便于后续程序执行,最后文件夹如下: 三、 修改mask rcnn 在mask rcnn的根目录下,新建两个文件夹“models”和“logs” ,models用于保存已经预训练好的coco模型,可以在这里下载,logs...
其中,data_coco是转换后的数据集文件夹,output是输出文件夹,用于保存训练过程中的模型文件和其他相关文件。 七、评估和优化模型 训练完成后,你可以使用测试数据集来评估模型的性能。Mask R-CNN代码库提供了一个名为evaluate.py的脚本,用于评估模型。你可以通过以下命令来运行这个脚本: python evaluate.py --dataset_...
51CTO博客已为您找到关于使用maskrcnn训练自己的数据集的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及使用maskrcnn训练自己的数据集问答内容。更多使用maskrcnn训练自己的数据集相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
conda create -n MaskRCNN python=3.6 创建好后使用如下命令激活环境: source activate MaskRCNN 这里在ubuntu系统下应该是: conda activate MaskRCNN 接下来在该环境下安装tensorflow,注意,这里tensorflow不能过高也不能过低,我使用的是1.5.0版本,千万不要不指定版本,不指定版本默认下载最高版,后面跑程序会有问题...
source activate maskrcnn_benchmark#所有模块的安装都在此虚拟环境下conda install ipython pip install ninja yacs cython matplotlib pyqt5 conda install pytorch-nightly torchvision=0.2.1 cudatoolkit=9.0 上面的步骤执行完之后还要离线安装torch1.0.1。因为某种墙的存在,在线下载torch不太容易实现,国内镜像源又没有...
使用Mask_RCNN训练自己的VOC数据集可以分为以下几个步骤：1. 首先从 VOC 中抽取图片，并处理并转换所有图片的格式为PNG格式，以适合Mask_RCNN 的输入。2. 然后，用标注工具标注所有转换后的图片，将图片中的每个目标的位置，类别，高度和宽度等标注到XML文件中。3. 接下来，使用VOC格式的实例图像创建一个新的...
一、Labelme的安装 参考博客:https://blog.csdn.net/u012746060/article/details/81871733 二、制作自己的数据集 2.1 首先使用labelme标注如下样式图片(我的图片是jpg格式) &n... 查看原文 Mask Rcnn 训练数据集 日志记录备忘 win7 64 tensorflow1.10 anaconda3.5.10 cuda9.0 ...
使用最新的mmdetection框架的mask rcnn使用自己的数据集去训练多种类别的模型时出现了一个问题,比如训练35种类别,训练出来的模型识别跟mmdet/evaluation/functional/class_names.py文件和mmdet/datasets/coco.py中放入的类别的顺序有关,只要有一个放置错误,识别时类别就会反过来,而且我并不能知道这个多类别在文件放置的...
mask rcnn训练自己数据,下载更换数据集和路径即可使用 (0)踩踩(0) 所需:3积分 JJazzLab 2024-12-27 20:33:02 积分:1 AltSnap 2024-12-27 20:32:40 积分:1 Orca-Slicer 2024-12-27 20:32:08 积分:1 dbnd-client-0.79.4.jar 2024-12-27 20:31:28 ...