[1];//Output size of masks is NxCxHxW where//N - number of detected boxes//C - number of classes (excluding background)//HxW - segmentation shapeconstintnumDetections = outDetections.size [2];constintnumClasses = outMasks.size[1]; outDetections= outDetections.reshape(1, outDetections.to...
一、配置文件 maskrcnn-benckmark-master是提供有默认的配置的,见文件:your_project/maskrcnn_benckmark/config/defaults.py importos# 通过yacs包来生成的默认配置fromyacs.configimportCfgNodeasCN_C=CN()_C.MODEL=CN()# 表示是否只有RPN_C.MODEL.RPN_ONLY=False# 表示是否含有Mask分支_C.MODEL.MASK_ON=Fa...
self.num_classes = len(self.class_info) self.class_ids = np.arange(self.num_classes) self.class_names = [clean_name(c["name"]) for c in self.class_info] self.num_images = len(self.image_info) self._image_ids = np.arange(self.num_images) # Mapping from source class and image ...
官方faster rcnn 默认采用的是resnet50网络作为backbone图像特征提取, ctrl + 双击 fasterrcnn_resnet50_fpn 查看fasterrcnn_resnet50_fpn源码 deffasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False,progress=True,num_classes=91,pretrained_backbone=True,trainable_backbone_layers=3,**kwargs):asserttrainable_backbone...
mask_rcnn调用训练好的模型 mask_rcnn调⽤训练好的模型mask_rcnn调⽤训练好的模型 # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import random import math import numpy as np import skimage.io import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import time from mrcnn.config import...
cv2.destroyAllWindows()#image= cv2.imread("C:\\Users\\18301\\Desktop\\Mask_RCNN-master\\images\\9.jpg")## Run detection# #results = model.detect([image], verbose=1)# #print(end-start)## Visualize results#r = results[0]#visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks']...
训练过程中和训练结束后,都会在模型路径MODEL_DIR下存有训练所得权重.h5文件。 3、观察损失 训练过程中,在新的命令行中输入 tensorboard --logdir = 模型路径MODEL_DIR 1. 将所得网址粘贴至浏览器中(注意不要按ctrl+c复制!),可观察训练过程中的误差变化。 完结!完结!!撒花!撒花!!
maskrcnn_benchmark/csrc/* 一些功能的C语言实现 maskrcnn_benchmark/data/* 数据支持,包括加载数据,图像转换等 maskrcnn_benchmark/engine/* 供外部调用的接口类,提供训练预测等方法 maskrcnn_benchmark/structures/* 提供底层数据结构 maskrcnn_benchmark/utils/* 工具类 ...
然后将这个h5文件复制或移动到MaskRCNN文件夹中就可以了,这个文件夹和你的环境名称一样这不是巧合,事实上他就是你activate的那个环境。一般都会在C:/user/用户名里面。提醒,请不要因为一会儿运行的demo在samples文件夹里就把这个h5文件存在samples里面,应该存在MaskRCNN的根目录里面,因为默认打开的路径是根目录里。
(neutral_anchor_ids)))# ROI breakdown by classfor c, n in zip(dataset.class_names, np.bincount(mrcnn_class_ids[b].flatten())): if n: print("{:23}: {}".format(c[:20], n))# Show positive anchorsvisualize.draw_boxes(sample_image, boxes=anchors[positive_anchor_ids], refined_...