# parser.add_argument("json_file")parser.add_argument("--json_dir",default="D:/2021file/Biye/Mask_RCNN-master/samples/Mydata")###end### parser.add_argument("-o","--out",default=None)args=parser.parse_args()###增加的语句### assert args.json_dir ...
首先我们来看看此时输入Mask分支的候选框来自哪里,通过图10你会发现,其不再和训练阶段一样由RPN网络提供,而是由Fast RCNN网络提供。我想这一部分也非常好理解,在预测阶段我们只需要一个最准确的候选框就好了,不再像训练阶段一样需要数据增强,所以直接从Fast RCNN网络中获得候选框即可,FPN中得到的候选框没有经过一...
Mask R-CNN采用了和Faster R-CNN相同的两步走策略,即先使用RPN提取候选区域,关于RPN的详细介绍,可以参考Faster R-CNN一文。不同于Faster R-CNN中使用分类和回归的多任务回归,Mask R-CNN在其基础上并行添加了一个用于语义分割的Mask损失函数,所以Mask R-CNN的损失函数可以表示为下式。 上式中, 表示bounding box...
一、Faster RCNN Faster RCNN使用CNN提取图像特征,然后使用region proposal network(RPN)去提取出ROI,然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸,再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。流程如图所示: 二、ResNet-FPN 多尺度检测在目标检测中变得越来越重要,对小目标的检测尤其如此。Feature Pyramid Network...
MaskRCNN整体结构 一、BackBone网络 作为底层的特征提取网络 深度残差网络ResNet101:保证在堆叠网络的过程中,网络至少不会因为继续堆叠而产生退化 resnet基本结构 34层resnet结构图 2. 特征金字塔FPN:同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息
conda create -n maskrcnn conda activate maskrcnn 1. 2. 创建时也可指定Python版本 conda create -n maskrcnn python=3.7 1. 安装依赖包: # this installs the right pip and dependencies for the fresh python conda install ipython pip 1. ...
demo.py中,导入了maskrcnn 的模型 前两个参数: mode="inference"说明是预测 model_dir=上面定义的保存位置: ROOT_DIR为文件位置 第三个参数config="config",其定义: coco.CocoConfig: samples/coco/coco.py中 其参数Config是一些参数和设置的配置(下图为部分): ...
其中黑色部分为原来的 Faster-RCNN,红色部分为在 Faster网络上的修改,总体流程如下: 1)输入图像; 2)将整张图片输入CNN,进行特征提取; 3)用FPN生成建议窗口(proposals),每张图片生成N个建议窗口; 4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上; 5)通过RoI Align层使每个RoI生成固定尺寸的feature map; ...
importtorchfromtorchvision.models.detectionimportmaskrcnn_resnet50_fpn# 加载预训练的 Mask R-CNN 模型model=maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# 设置模型为训练模式model.train() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤4: 训练模型 编写训练循环,准备好优化器和损失函数。在 PyTorch 中,通常使用如下代码:...
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...