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labelme自带的json_to_dataset将自己的.json文件转换。该文件所在路径如下图所示: 打开json_to_dataset.py文件,...
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:
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...
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...
https://github.com/matterport/Mask_RCNNgithub.com/matterport/Mask_RCNN 实验所用数据集为3类缺陷:划痕、凸起、凹坑 标注格式:VGG Image Annotator(VIA) 这里注意:我这里用的是1.0.6版本,因为涉及到后续获取json文件中的关键字段读取,所以尽量保持版本一致减少麻烦。
第三部分、训练自己的数据 终端进入py-faster-rcnn下输入: ./experiments/scripts/faster_rcnn_alt_opt.sh0 ZF pascal_voc 第四部分:demo自己刚刚生成的ZF_models ZF_faster_rcnn_final.caffemodel拷贝到data/faster_rcnn_models(删除以前生成类似的model)中。
一、数据集准备 (训练集验证集测试集的数据分别准备) 1、标注数据集 大多数人会用labelme来标注数据集,然后用labelme将每张标注图片都生成一个json文件。labelme教程网上很多,这里不再赘述。 本人由于原图的标注目标很小,用labelme标注未免不精确,所以先用PS手动标注后再写代码把标注图转换成了labelme格式的json文...
一.数据集 在训练时报错TypeError: Argument ‘bb’ has incorrect type (expected numpy.ndarray, got list) 在这里插入图片描述 网上有些人说是coco包版本太低的问题,或者数据点数应该为偶数等,我查看了自己pycocotools的版本已经为2.0.0,并不是版本问题。然后查看了json文件,发现我用的代码只能训练用多边形标记...
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...
Mask R-CNN作为一种广泛应用于目标检测和图像分割任务的深度学习模型,其强大的功能吸引了众多研究者和开发者的关注。本文将介绍Mask R-CNN的原理,并通过实战的方式演示如何训练自己的数据集,以实现像素级的图像分割。 二、Mask R-CNN概述 Mask R-CNN是由Faster R-CNN和Mask R-CNN组成的深度学习模型,用于实现...