- Win10, RTX3070, CUDA11.1, cudnn8.0.5, keras2.4.3, tensorflow2.4.0, Mask_RCNN
- code从这改写
https://github.com/matterport/Mask_RCNN
https://github.com/huitudou/Environment_configuration
- assets --
Readme.md
中使用的图片所在目录 - BEFORE_DATASET -- 原始标注的数据文件, 例如 0.png, 0.json
- DATASET -- 经
json_to_dataset
处理后的文件存放目录, imgs, mask, yaml, label_viz - images -- 一些示例文件,在
demo.py
中使用 - logs -- 保存日志和训练的模型的目录
- mrcnn -- ------------------------------------------
-
__init__.py -- 构成python库
-
config.py -- 基本配置类
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model.py -- Mask R-CNN模型的主要实现
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parallel_model.py -- 对Keras的多GPU支持
-
utils.py -- 通用实用程序功能和类
-
visualize.py -- 显示和可视化功能
- samples -- ----------------------------------------
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balloon -- 气球色彩飞溅,目前可完美运行
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coco -- coco数据集训练测试,目前仅对于跑几十个epoch可用,过大硬件out of memory
-
kangaroo -- 分割出袋鼠,目前可训练测试,但是测试结果不理想,未知原因
-
nucleus -- 有2个bug存在, 但整体可使用
-
shapes -- 分割三角,方形吗圆形, 目前可以完美运行
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shapes_ttf -- 使用labelme自制图形数据集, 分割三角,方形吗圆形, 目前可以完美运行
-
demo.ipynb -- MASK R_CNN的基础测试,目前可完美运行
- json_to_dataset -- 将 Labelme 标注的文件转化为几个文件用于MASK R-CNN 训练与预测