import os import sys import random import math import numpy as np import skimage.io import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # Root directory of the project ROOT_DIR = os.path.abspath("../Desktop/Mask_RCNN-master") #项目的文件夹 # Import Mask RCNN sys.path.append(ROOT_DIR) # ...
1.1 下载Mask RCNN源代码,配置环境,创建所需的文件及目录。 在Mask_RCNN-master/samples 的文件夹下,自己建一个数据库目录命名为my_data。 在Mask_RCNN-master 文件夹下建立train.py、predict.py 如下图所示 1.2 建立自己的数据集(方法见 Sec. 2) 建立的数据库(my_data)应有如下的内容 2 数据集的制作 ...
在这里cocoapi下载cocoapi,解压,进入到cocoapi-master/PythonAPI目录下,打开Terminal,输入: make 然后把cocoapi-master/PythonAPI目录下的pycocotools拷贝到maskrcnn根目录下。 然后会提示成功下载了权重文件mask_rcnn_coco.h5: Downloading pretrained model to /home/xxxxx/python/Mask_RCNN-master/mask_rcnn_coco...
MaskRCNN的github网址:Releases · matterport/Mask_RCNN · GitHub 对于MaskRCNN2.1版本直接下载并将权重文件mask_rcnn_coco.h5放在代码的根目录下即可,对于2.0版本需要在powershell中找到文件根目录输入下面命令进行安装,区别在于有没有setup.py文件 pythonsetup.pyinstall 如果需要没有coco权重文件,大家可以一并下载m...
mask_rcnn_coco.h5.zip 评分: mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5 Mask RCNN COCO Weights 2019-08-09 上传 大小:227.00MB 所需: 50积分/C币 立即下载 MaskRCNNExample.zip MaskRCNNExample 训练库文件 不包括demo 包含文件 测试必须的文件 004545.jpg coco.names ...
1、下载 下载地址:https://www.continuum.io/downloads 2、安装 在文件目录下执行:bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 回车键继续 阅读完注册信息后,这里输入“yes” 选择加入环境变量,这里输入“yes” 看到信息“For this change to become active, you have to open a new terminal.”(要使这个更改生...
Mask R-CNN 的主要构建模块: 1. 主干架构 主干网络的简化图示 这是一个标准的卷积神经网络(通常来说是 ResNet50 和 ResNet101),作为特征提取器。底层检测的是低级特征(边缘和角等),较高层检测的是更高级的特征(汽车、人、天空等)。 经过主干网络的前向传播,图像从 1024x1024x3(RGB)的张量被转换成形状为 ...
项目源代码地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 3.下载模型 在COCO数据集上预训练权重(mask_rcnn_coco.h5),下载地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases 下载完成后将数据集放在Mask_RCNN文件夹中, 4.安装pycocotools 在COCO数据集上训练或者是测试,需要安装pycocotools(这里是重点!
官网的下载地址为:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases,下载下图第二个即可,把它放在Mask_RCNN-master目录下。 若网速太慢,可从网盘下载。网盘链接:https://pan.baidu.com/s/12A0E6h-mP4zl9oqoTvj6Ig,密码:4eks[1] (网盘来源:https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/82828727) ...
进入下载的MaskRCNN的根目录,打开 samples/demo.ipynb 文件。 代码如下: In [1]:导入相关文件,设置参数,下载网络模型等: 由于下载速度慢,建议直接下载 网页链接 到根目录在运行下面代码 import osimport sysimport randomimport mathimport numpy as npimport skimage.ioimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as ...