2、安装mask-rcnn 从githhub上面clone项目到本地,仓库地址如下 https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git 下载完成之后,安装requirements.txt 里面的依赖项目,如果本机已经安装,则跳过这些项目建议手动一项一项安装,而不是 pip3 install requirements.txt 前置条件安装好之后,安装mask-rcnn,执行 python setup.py...
print('训练数据集长度: {}'.format(len(train_dataset))) print('测试数据集长度: {}'.format(len(test_dataset))) # DataLoader创建数据集 train_dataloader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True) test_dataloader=DataLoader(test_dataset,batch_size=64,shuffle=True) examples=enumerate(test...
数据集 本教程使用Penn-Fudan的行人检测和分割数据集来训练Mask R-CNN实例分割模型。Penn-Fudan数据集中有170张图像,包含345个行人的实例。图像中场景主要是校园和城市街景,每张图中至少有一个行人,具体的介绍和下载地址如下: https://www.cis.upenn.edu/~jshi/ped_html/ 代码语言:javascript 复制 # 下载Penn...
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"...
我要制作的原始数据格式是训练文件在一个文件(train),标注文件是csv格式,内容如下: 第一步,先把全部有标记的图片且分为训练集,验证集,分别存储在两个文件夹中,代码如下: 代码语言:javascript 复制 #!/usr/bin/env python# coding=UTF-8''' @Description:@Author:HuangQinJian ...
现在github上面有3个版本的mask-rcnn, keras, caffe(Detectron), pytorch,这几个版本中,据说pytorch是性能最佳的一个,于是就开始使用它进行训练,然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题,记录一下。 官方源代码: facebookresearch/maskrcnn-benchmark
一、安装 地址:MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本) 首先要阅读官网说明的环境要求,千万不要一股脑直接安装,不然后面程序很有可能会报错!!! PyTor...
你也可以配置你自己的到数据集的路径。为此,你需要让 maskrcnn_benchmark/config/paths_catalog.py 指向你的数据集保存的位置。你也可以创建一个新的 paths_catalog.py 文件,其实现了相同的两个类,并在训练过程中将它作为一个配置参数 PATHS_CATALOG 传递。 单GPU 训练 python /path_to_maskrnn_benchmark/tools...
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