上图将Mask R-CNN与最先进的COCO 目标检测算法进行比较。实验训练了完整的Mask R-CNN模型,在推理时只使用分类和框输出(忽略掩码输出)。观察到使用ResNet-101-FPN的Mask R-CNN优于之前所有最先进的模型的基本变体。使用ResNeXt-101-FPN,Mask R-CNN进一步提高了结果,比使用Inception-ResNet-v2-TDM模型高出3.0点AP...
第一步,找到data文件夹下的coco.yaml,将nc、names改成你自己的分类数和类别标签(默认就是coco数据集的80,我用的自己的数据集),然后再把path,train,val,test改成自己的文件路径和txt路径。如果你使用自己的数据集或者已经下载了coco数据集,就把names下边的download内容全部注释。 第二步,找到model文件夹下的yolov...
这意味着,不是从头开始训练模型,而是从COCO数据集上训练的权重文件开始。尽管COCO数据集不包含气球类别,但它包含许多其他图像(大约120K),因此训练后的权重已经学习了很多自然图像中常见的特征,这是非常有帮助的。 2.只是一个简单的示例 在这里,只是为了阐述如何实现Mask-RCNN,因此,并不需要这个模型有很高的准确性,...
属于RCNN这一系列的算法,融合多种算法的思想,这里对Mask RCNN从源代码进行解析,主要从前向传播和后向传播,分两部分进行介绍,主要以数据的流动为主线,分析流程图和核心函数。这里以COCO数据集为例。 1.config.py #配置基类 #不要直接使用这个类。继承该类并重写需要改变的配置属性。 class Config(object): """...
TensorBoard是另一个出色的调试和可视化工具。该模型配置为在每个epoch结束时记录损失并保存权重。 detection_tensorboard.png 7. 将不同的片段组合成最终结果 detection_final.png 在MS COCO上训练 我们提供了MS COCO训数据集的预训练模型让训练更加简单。你可以使用这些权重作为起点去训练你自己的网络变体。训练和评价...
标注完成后,需要将数据集整理成Mask R-CNN能够识别的格式,通常是COCO数据集格式。这包括将图片存放在特定文件夹下,并将标注信息保存在对应的.json文件中。 三、模型训练 在百度智能云一念智能创作平台上,我们可以利用预训练的模型和强大的计算资源来加速Mask R-CNN的模型训练。 1. 环境配置 在训练模型之前,需要配...
model=modellib.MaskRCNN(mode="inference",model_dir=MODEL_DIR,config=config)# 加载在MS-COCO数据集上训练的模型权重 model.load_weights(COCO_MODEL_PATH,by_name=True) 注意,这里模型设置为了inference模式。然后下面定义了以下COCO的每个类别的目标的名字,太长了这里就不贴了,可以自己查看代码。
3、下载训练好的COCO权重mask_rcnn_coco.h5 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] ...
对于实例分割任务，采用了COCO数据集，并使用Mask R-CNN作为深度神经网络结构，训练得到的192个频率分量的热力图如下：实验结果表明，当输入数据大小相等(DCT-48)或较小(DCT-24)时，该方法优于基于RGB的Mask R-CNN 基线。DCT-48，可以提升大约0.8%的精度(37.3%到38.1% 以及 34.2%到35.0%)。DCT-24，即...
这个命令如下有一些参数来控制模型的推断效果：-i/--image：指定输入图像的路径与文件。-m/—model：加载预训练 COCO 模型权重的路径，默认情况下为当前目录。如果没有指定路径，且当前目录下不存在权重文件，那么模型将自动下载预训练权重至当前目录。-c/—color：指定掩码的颜色，它可以是引号内的 16 进制或 RGB...