预训练模型下载,从github上面下载coco.h5这预先训练好的模型,预先训练好的模型下载页面地址如下: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases 预训练的权重的下载地址如下: https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.1/mask_rcnn_balloon.5 这个权重是气球项目训练的一个结果集合 1. 2...
在./maskrcnn-benchmark-master/maskrcnn_benchmark下新建dataset和myconfig两个文件夹,将数据集放入到dataset/coco文件夹下 其中train2018,val2018是需要进行训练的图片,annotations中是COCO格式的json文件 。在myconfig文件下将./maskrcnn-benchmark-master/configs里你想训练的配置文件(.yaml结尾)复制过去,把./mas...
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"...
这里使用的预训练模型是ResNet50作为backbone网络,实现模型的参数微调迁移学习。输入的数据是RGB三通道的,取值范围rescale到0~1之间。关于模型本身的解释请看这里: 轻松学Pytorch –Mask-RCNN图像实例分割 数据集介绍与读取 数据集地址下载地址: 代码语言:javascript 复制 https://www.cis.upenn.edu/~jshi/ped_html...
提供的https://github.com/pascal1129/kaggle_airbus_ship_detection/tree/master/0_rle_to_coco将数据集转换为COCO格式的json annotation格式的。 在分配好你的训练集、验证集和测试集后,并获取了对应的annotation文件后,通过修改/maskrcnn-benchmark/maskrcnn-benchmark/config/paths_catalog.py这个文件的DatasetCat...
3. 定义Mask R-CNN模型 言归正传,本文的目的是在PennFudan数据集上训练Mask R-CNN实例分割模型,即上述第一种情况。在torchvision.models.detection中有官方的网络定义和接口的文件,可以直接使用。 代码语言:javascript 复制 import torchvision from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor fr...
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
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:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn...
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!!! PyTorch 1.0 from a nightly release. It will not work with 1.0 nor 1.0.1. Installation instructions can be found inhttps://pytorch.org/get-start... ...
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