用Mask R-CNN训练自己的COCO数据集(Detectron) Pascal 字节跳动 员工 来自专栏 · AI 31 人赞同了该文章 0、简介 今年年初,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台。据介绍,该项目自 2016 年 7 月启动,构建于 Caffe2 之上,目前支持大量机器学习算法,其中包括 Mask R-CNN(...
标签保存到与图片同一路径下,对所有图片标注后,得到下面所示的数据集(每张图片下面为对应的标签.json文件) 3、将标签转换为coco数据集格式(一)(可直接进行第4步,这一步仅作为探索中间过程的记录) (1)单个json文件转换为coco格式 在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时,数据集的格式要采用coco格式,所以利用labelm...
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...
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...
本文用COCO数据集来进行训练,TPH-YOLO作者给出了coco.yaml文件来进行coco数据集的训练,但为了与其他版本的Yolo进行兼容,我在这里使用了脚本,将coco格式的数据集转成了yolo的txt格式,即COCO转YOLO格式。 import os import json from tqdm import tqdm import argparse ...
第一种,采用预训练的模型,在修改网络最后一层后finetune。第二种,根据需要替换掉模型中的骨干网络,如将ResNet替换成MobileNet等。 1. Finetune预训练的模型 场景:利用COCO上预训练的模型,为指定类别的任务进行finetune。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torchvision from torchvision....
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...
无论是做检测还是分割,大多数数据集都会以VOC格式或COCO数据集来准备。本文将立足于目标检测,对VOC数据集进行分析,这样的好处是我们常见的代码都是关于VOC的,更重要的是VOC标注文件中有所有我们需要信息,而且是一个图片对应一个文件,我们可以直接用文本编辑器打开查看,很方便,想要看标注可视化效果,直接用labelimg标注工...
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/images。也可以将demo.ipynb转化为demo.py进行运行。方式是打开jupyter notebooks,从Mask_RCNNr/samples/demo.ipynb,在File中选择Download ...
训练:Mask R-CNN也是快速训练的。在COCO trainval35k上使用ResNet-50-FPN进行训练,在同步8-GPU实现中需要32小时(每16个图像小批处理0.72秒),使用ResNet-101-FPN需要44小时。事实上,快速原型制作可以在不到一天的时间内完成。我们希望这样的快速培训可以消除这个领域的一个主要障碍,鼓励更多的人对这个具有挑战性的...