Mask-RCNN总结 参考资料 Mask R-CNN网络框架 从图中可以看到,Mask R-CNN网络是在Faster R-CNN网络的基础上演变而来的,具体变化点主要有2个: (1)将RoI池化层优化为了ROI Align层; (2)在最后的分类器和回归器的基础上添加了全卷积层(Fully Convolutiona Nets,FCN),该结构输出了Mask。 接下来分三部分介绍一...
from maskrcnn_benchmark.utils.env import setup_environment # noqa F401 isort:skip # 常规包 import argparse import os import torch from maskrcnn_benchmark.config import cfg # 导入默认的配置信息 from maskrcnn_benchmark.data import make_data_loader # 数据集的载入 from maskrcnn_benchmark.solver...
Mask RCNN 属于 RCNN这一系列的算法,融合多种算法的思想,这里对Mask RCNN从源代码进行解析,主要从前向传播和后向传播,分两部分进行介绍,主要以数据的流动为主线,分析流程图和核心函数。这里以COCO数据集为例。 1.config.py #配置基类 #不要直接使用这个类。继承该类并重写需要改变的配置属性。 class Config(o...
class MaskRCNNHeads(nn.Sequential): def __init__(self, in_channels, layers, dilation): """ Args: in_channels (int): number of input channels layers (tuple): feature dimensions of each FCN layer dilation (int): dilation rate of kernel """ d = OrderedDict() next_feature = in_channel...
使用Mask RCNN 检测汽车划痕的优点是,我们可以使用多边形而不仅仅是边界框,并在目标上创建掩模,进一步使我们能够以更准确、更简洁的方式获得和可视化结果。 让我们开始使用 Mask RCNN 来实现我们的问题。 导入必要的库: 代码语言:javascript 复制 # importing librariesimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2importosim...
下载代码 linux环境下直接clone到本地 gitclonehttps://github.com/matterport/Mask_RCNN.git Windows下下载代码即可,地址在上面 下载模型在COCO数据集上预训练权重(mask_rcnn_coco.h5),下载地址releasses Page. 如果需要在COCO数据集上训练或测试,需要安装pycocotools,clone下来,make生成对应的文件,拷贝下工程目录下...
训练源码:mask-rcnn.ipynb 2.开始训练 **根据提示运行这段代码,自动或手动下载依赖文件数据集并建立数据集解析类 ** 定义单轮训练的函数:网络结构直接采用torchvison里现有的,不再重新定义 出现如下输出表示训练进行中 **修改这个文件名,改成自己的图片名字,运行看下训练效果 ** ...
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): ...