标签保存到与图片同一路径下,对所有图片标注后,得到下面所示的数据集(每张图片下面为对应的标签.json文件) 3、将标签转换为coco数据集格式(一)(可直接进行第4步,这一步仅作为探索中间过程的记录) (1)单个json文件转换为coco格式 在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时,数据集的格式要采用coco格式,所以利用labelm...
b、在类ShapeConfig()里的 到此就可以测试自己训练的模型结果了。 9、最后的测试结果如下:
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...
预训练模型下载,从github上面下载coco.h5这预先训练好的模型,预先训练好的模型下载页面地址如下: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases 预训练的权重的下载地址如下: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.1/mask_rcnn_balloon.5 这个权重是气球项目训练的一个结果集合 1. 2...
训练自己数据: 首先需要将训练集标注转化为COCO的json格式,参考的是 github.com/HaiyangPeng/ 转换完后验证是否转换正确的脚本 # 参考:github.com/cocodataset/ from pycocotools.coco import COCO import numpy as np import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import pylab pylab.rcParams['figure...
本文以Airbus Ship Detection Challenge为例,讲述如何基于Detectron内的Mask R-CNN训练自己的数据。 1、环境准备(Docker) Detectron基于Caffe2,环境极为复杂,建议使用docker来部署。官方提供了镜像的dockerfile:facebookresearch/Detectron,编译即可生成本地镜像。我在此基础上做了一些修改,主要是安装了vim、添加了阿里软件...
二、标注数据集 下一步开始标注数据,在终端中输入下面的代码会自动打开标注工具: labelme 接着选择第二项打开文件夹,如下图所示: 选择数据图片所在文件夹,右键对图片逐个标注。并填写标签信息。标注好后点击D切换到下一张,这里会弹出保存界面,直接保存到我们原图像所在文件夹即可。将图片全部标注好后,得到如下的全...
1、首先从官方下载mask_rcnn源码https://github.com/matterport/Mask_RCNN 2、当制作自己的数据集的时候,图片的大小一定要记得修改,长宽都要修改为修改为2的6次方的倍数,不然训练的时候会报错,来看源代码: 2、首先将demo.ipynb转换成demo.py,这里我顺便更改为适用于我自己数据集: ...
一.Mask-RCNN数据集 1.1 训练Mask-RCNN用的到的文件有三种:原图像(jpg),mask(png),info.yaml 也就是训练的训练图像,掩模(mask),info.yaml里存放的是label的名字:分为背景,物体1,物体2...的名字 1.2 图像的重命名: 1.3这里我们先创建一个叫train的文件夹,在文件里存放训练的文件图像(之后的操作基本都在...
接上文处理数据集 1。创建新的py文件 位置:C:\Users\zy\anaconda3\envs\maskrcnn\Mask_RCNN-master Mask_RCNN-master就是测试maskrcnn网络文中的测试源码 具体代码: # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import random import math ...