而mask要求不同的实例要放在不同的层中。最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray,其中n为该图片中实例的个数 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标,主要打标的区域选对类别即可。其打标后会生成一个json文件,这个文件里记录了打标的顺序,其中生成的mask图像会按打标顺序分别赋值从1开始的值...
构建COCO格式的数据结构:根据COCO数据集的格式要求,构建一个包含图像信息、标注信息和类别信息的数据结构。 保存为COCO格式的JSON文件:将构建好的数据结构保存为.json文件,这个文件就符合了COCO数据集的格式要求。 四、使用Mask_RCNN进行训练 在准备好COCO格式的数据集之后,就可以使用Mask_RCNN模型进行训练了。训练过程...
cv2_mask 里的 png 格式 mask 需要由 16bits 转化为 8 bits python 转化脚本 from PIL import Image import numpy as np import shutil import os src_dir = "orig_mask" dest_dir = "cv2_mask" for label_name in os.listdir(src_dir): old_mask = src_dir + "/" + label_name img = Image....
注册数据集 我们需要注册数据集以便Detectron2能够找到并加载它们。 编写训练脚本 下面是一个完整的训练脚本,用于使用Mask R-CNN训练城市建筑物实例分割数据集: 运行训练脚本 将上述代码保存为一个Python文件(例如train_city_buildings_maskrcnn.py),然后在终端中运行: python train_city_buildings_maskrcnn.py --con...
Mask R-CNN 是一种用于目标检测和实例分割的深度学习模型,其数据集格式通常包含图像、标注框(bounding boxes)和掩码(masks)。COCO(Common Objects in Context)数据集格式也是一种广泛使用的数据集格式,主要用于目标检测、分割和图像字幕任务。 转换优势 将Mask R-CNN 数据集格式转换为 COCO 格式有以下优势:...
WHU建筑物实例分割数据集 用途:用于训练和测试Mask R-CNN等网络,适用于遥感图像中的建筑物提取、实例分割和图像处理任务。 规模: 图像数量:7,152张 标注建筑物数量:约200,000栋 地面分辨率:0.3米 格式:标准COCO格式 特点: 高质量标注:每个建筑物都精确地用多边形进行标注。
import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport json coco = dict()coco['images'] = []coco[...
本数据集包含sun_sight、rain_sight、night_sight、dusk_sight四种天气状况下的道路图像,图像存储为.jpg格式,标注mask为.png格式,且mask文件中仅包含道路一种类别。需要说明的是,SunLabel*.png中,数字0代表道路区域,而不是数字1。因此,在数据集类的load_mask()函数中需要注意,这一行应写成:mask[:, :, 0] =...
本文聚焦如何画出基于coco格式数据集测试得到的precision-recall curve (PR curve)。 众所周知,对于目标检测的论文,往往要列出mAP的表格和PR曲线的图。 以FAIR开源的maskrcnn_benchmark为例子,模型训练好了之后进行测试只能得到mAP,并没有直接给出PR曲线。 所以我对coco_eval.py和cocoapi的代码进行了一下研究。 ht...