训练自己数据: 首先需要将训练集标注转化为COCO的json格式,参考的是 github.com/HaiyangPeng/ 转换完后验证是否转换正确的脚本 # 参考:github.com/cocodataset/ from pycocotools.coco import COCO import numpy as np import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import pylab pylab.rcParams['figure...
或者从百度网盘,密码:5qwy,下载预训练模型进行测试 from maskrcnn_benchmark.config import cfg from predictor import COCODemo config_file = "../configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x_caffe2.yaml" # update the config options with the config file cfg.merge_from_file(config_file) # manual override...
5.1. 修改之前配置的yaml文件e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml的WEIGHT: 路径为自己训练好的模型路径/maskrcnn-benchmark/my_weights/chejiahao/model_0003500.pth MODEL:META_ARCHITECTURE:"GeneralizedRCNN"WEIGHT:"maskrcnn-benchmark/my_weights/chejiahao/model_0003500.pth"BACKBONE:CONV_BODY:"R-50-FPN"...
http://bing.commaskrcnn benchmark训练自己的数据集字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,会有视频,资料放送, 视频播放量 4120、弹幕量 0、点赞数 31、投硬币枚数 13、收藏人数 82、转发人数 10, 视频作者 knnstack, 作者简介 人工智能
Facebook AI Research 开源了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的 PyTorch 1.0 实现基准:MaskRCNN-Benchmark。相比 Detectron 和 mmdetection,MaskRCNN-Benchmark 的性能相当,并拥有更快的训练速度和更低的 GPU 内存占用。 PyTorch 1.0:相当或者超越 Detectron 准确率的 RPN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 实现; ...
另外,改类别: maskrcnn_benchmark/config/defaults.py中_C.MODEL.ROI_BOX_HEAD.NUM_CLASSES选项配置错误。 因为默认是使用的COCO数据集,配置的是81。我自己的数据集只有6个分类, 类别应该是6+1
maskrcnn-benchmark默认是为coco数据集量身打造的,简单起见我跑自己的数据集也完全照搬的coco的设置。由于我的数据都是yolo的txt格式和voc的xml格式.于是从网上找到一些相关转换代码. 下面是处理xml转json格式(一定要注意xml文件名和xml里面的文件名一致性,否则训练会出错)(我的办法是先xml转成txt,然后再转出xml)...
摘要:maskrcnn主要是做实例分割的,maskrcnn是在faster rcnn基础上改进的,原理可以参考我关于faster rcnn的原理解读FasterRcnn原理理解记录 1. 安装 直接参考官方项目facebookresearch/maskrcnn-benchmark 2. 官方demo测试 用官方例子和预训练模型进行测试。或者从百度网盘,密码:5qwy,下载预训练模型进行测试 ...