# 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 ...
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...
至此Mask R-CNN的环境就全部配置好啦,我们可以从Mask_RCNN-master/samples/demo.ipynb开始运行。demo.ipynb展示了一个使用MS COCO预先训练的模型来分割自己图像中的对象的例子,它包括在任意图像上运行对象检测和实例分割的代码,在代码中,demo分割的图像随机来源于Mask_RCNN-master/images。 打开jupyter notebooks,按下...
#位于mrcnn文件夹下config.py文件,np.array就是创建一个数组 #类InferenceConfig继承于CocoConfig,CocoConfig继承于config,config是很多基础的设置,有些参数未设置,因此如果要用config类,要进行修改或继承 keras.layers.Input()#获得输入张量 keras.layers.Lambda() #将任意表达式封装为Layer对象 MaskRcnn部分代码(为...
调试open_model_zoo/mask_rcnn_demo 接前面一篇,编译好了DEMO,我们继续玩转OpenVINO,试一下open_model_zoo中的模型。 假设你要调试open_model_zoo中的某个模型(注意,下面的命令中,使用你自己想用的模型,我一般是好几个同时转换,完了随机测试的)。
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
MaskRCNN的数据集要比一般的分类任务、目标检测任务、语义分割任务的数据集都复杂一些,因为需要标注出不同种类的物体轮廓,同种物体的不同个体之间也要编号,如果只是练习使用MaskRCNN,网上有很多现成的数据集,最经典的就是COCO,大家可以自己去看看怎么安装,建议用Anaconda3安装,报了错也挺麻烦的。
Mask-RCNN 大体框架还是 Faster-RCNN 的框架,可以说在基础特征网络之后又加入了全连接的分割子网,由原来的两个任务(分类+回归)变为了三个任务(分类+回归+分割)。Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码。
安装demo.ipynb运行关键代码train_shapes.ipynb配置Dataset创建模型训练检测测试inspect_data.ipynb选择数据集加载Dataset显示样本Bounding BoxMini MasksAnchor训练数据生成器 Facebook(Mask R-CNN的作者He Kaiming等人目前在Facebook)的实现在这里。但是这是用Caffe2实现的,本书没有介绍这个框架,因此我们介绍Tensorflow和Keras...