在Mask-RCNN-master目录下新建train_line.py 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # 用于训练权重 """ 2020.09.25:alian 标志标线检测模型训练,类别:边线、路面标志 """ import os import sys import random import math import re import time import numpy as np import cv2 import matplotlib import ma...
obj_ids = np.unique(mask) # 原图被处理为,背景部分为0,第一个行人为1.第二个为2,以此类推。 # first id is the background, so remove it obj_ids = obj_ids[1:] # split the color-encoded mask into a set # of binary masks masks = mask == obj_ids[:, None, None] # get boundin...
MaskRCNN的数据集要比一般的分类任务、目标检测任务、语义分割任务的数据集都复杂一些,因为需要标注出不同种类的物体轮廓,同种物体的不同个体之间也要编号,如果只是练习使用MaskRCNN,网上有很多现成的数据集,最经典的就是COCO,大家可以自己去看看怎么安装,建议用Anaconda3安装,报了错也挺麻烦的。 但是真正要用MaskR...
maskrcnn nucleus 数据集 maskrcnn数据集准备 最先生成的json文件里面记录着图像轮廓的坐标和类别,需要将json文件转换成png格式的mask文件,使用的是labelme的labelme_json_to_databaset函数,执行json2dataset.py文件可以批量转换,生成的文件夹如图1所示,文件夹里面的文件如图2 图1 图2 首先创建一个文件夹,我这里...
1. github地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN,下载到本地: git clonehttps://github.com/matterport/Mask_RCNN 2. 下载coco图像库并解压,并放置在coco文件夹下。coco数据库的下载地址为http://cocodataset.org/#download,COCO是一个大型的对象检测、分割和字幕解析数据集,其论文地址为https://arxiv...
一、数据准备 因为只是详实的记录一下训练过程,所以数据量不需要太多,我们以数据集 Oxford-IIIT Pet 中的 阿比西尼亚猫(Abyssinian) 为例来说明。数据集 Oxford-IIIT Pet 可以从 这里 下载,数据量不大,只有 800M 不到。其中,阿比西尼亚猫的图像只有 232 张,这种猫的长相如下: 要训练 Mask R-CNN 实例分割模型,...