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最新推荐文章于 2025-05-06 14:32:30 发布
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mask_rcnn_coco.h5
04-19
Mask_RCNN 网络数据集，简单上传一下，方便各位下载。Mask_RCNN 网络数据集，简单上传一下，方便各位下载。
mask_rcnn_coco.h5.zip
08-09
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
mask_rcnn_coco.h5 预训练权重介绍
gitblog_06754的博客
05-06 513
mask_rcnn_coco.h5 预训练权重介绍 【下载地址】mask_rcnn_coco.h5预训练权重介绍 该项目提供了mask_rcnn在COCO数据集上的预训练权重文件mask_rcnn_coco.h5，适用于基于mask rcnn架构的深度学习模型。该预训练权重能显著提升实例分割任务的性能和准确性，加速模型训...
mask_rcnn_balloon.h5/mask_rcnn_coco.h5
07-02
Mask_RCNN训练模型：mask_rcnn_balloon.h5 和 mask_rcnn_coco.h5，百度云连接！
Mask_Rcnn+balloon数据集+coco模型+balloon模型
05-30
`mask_rcnn_coco.h5` 可能包含了在 COCO 数据集上训练的 Mask-RCNN 模型的权重，而 `mask_rcnn_balloon.h5` 则可能是针对 Balloon 数据集微调后的模型权重。这些预训练模型可以作为起点，用于快速在自己的数据集上...
mask_rcnn_coco.txt
02-13
mask_rcnn在coco数据集上用tensorflow框架训练的训练权重，亲测可用，可用在tensorflow/keras中。资源在百度云盘中，下载即可。
Mask_RCNN项目下载、配置、运行保姆级教程
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
06-11 8310
下载项目，进入国内github镜像https://hub.nuaa.cf/搜索要找的模型
Mask_RCNN模型文件
12-15
本压缩包包括了Mask_RCNN模型的所有必要文件，包括model.py等必要的模型文件，以及demo等示例文件。
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
04-04
mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
mask r-cnn
09-21
Mask RCNN 是基于Kaiming 之前的工作 FPN (Feature Pyramid Network) 很形象地说就是用FPN产生的检测结果, 后面加了一个分割的网络. 文章中用到了 Top-Down + Bottom-Up 最近很流行的多层网络, 因为最开始Faster-RCNN只是在最后一层上面检测, 很容易丢掉小目标物体, 并且对细节遮挡也很不敏感. 最近的趋势就是结合多层 特征, 答主孔涛就很早发现了这个insight, 做出了HyperNet 并中了CVPR roal!!!作者：Oh233 链接：https://www.zhihu.com/question/57403701/answer/153060743 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Mask R-CNN 这个结果确实很强，但要同时注意它主要是加上了许多（都是很有用的）engineering techniques 。 比如说 anchor 从 12 增加到了15个，图像 size 从600变成了800，还有ROI batch size变到了512，从FPN那篇paper来看，这些 better practice 会有对性能十分明显的提升 (table 3 baseline: AP=26.3 -> 31.6)。而我们组16年的coco分割竞赛冠军 ，Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation (FCIS)的代码昨晚终于开源了。限于计算资源，我们并没有加上这些改进。这些改进应该是比较 general 的，也会适用于 FCIS。欢迎大家试用一波。FCIS 提供了一种简单高效的框架去解决 instance segmentation 的问题。跟之前 COCO 2015 的冠军 MNC 相比，它的主要不同在于 mask estimation 和 detection 是共同做的，而不是先估计 mask 再做 detection。在 FCIS 中 detection/mask estimation 之间通过 inside/outside score map 互相影响，利用了这两个紧密相连 task 之间的共性。现在 release 版本基于支持多卡训练的MXNet，msracver/FCIS。实际上大概今年一月份我们就已经写出了外面可以使用的Caffe版本，但是当时官方 Caffe 只支持单卡做复杂任务的训练，对于COCO这种大规模数据集来说用单卡训练的话一下子几周的时间就过去了。考虑到大家用起来会非常蛋疼，最后还是决定没有release这个版本。
Mask-R-CNN.zip
06-27
python3.6.1: window_linux双系统下的MaskRcnn_window_linux姿态估计——权重h5：链接: mask_rcnn_humanpose.h5 密码: qx8f——参考——https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/80617790
下载 mask_rcnn 预训练的权重 mask_rcnn_coco.h5
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liguandong
01-21 1万+
import os import urllib.request import shutil # URL from which to download the latest COCO trained weights COCO_MODEL_URL = "https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_...
mobil_mask_rcnn_coco.h5
07-12
采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！
Mask RCNN源代码
07-13
Mask RCNN源代码，附有数据集，可以直接在windows中运行
maskrcnn-benchmark 下载
qq_30751399的博客
11-02 394
使用 git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git 而不是 git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git
mask_rcnn_coco.h5下载
最新发布
07-02
要下载 Mask R-CNN 模型的 COCO 数据集预训练权重文件（通常命名为 `mask_rcnn_coco.h5`），可以通过访问官方或社区提供的资源完成。以下是几种常见方法： 1. **从官方 GitHub 仓库下载** Mask R-CNN 的实现通常托管在 GitHub 上，其中最著名的实现之一是 [Matterport 的开源项目](https://github.com/matterport/Mask_RCNN)。该项目提供了直接下载预训练模型的接口，并且支持加载 `mask_rcnn_coco.h5` 权重文件。可以通过以下代码片段触发自动下载： ```python import os import urllib.request # 定义权重文件名称和下载链接 MODEL_NAME = "mask_rcnn_coco.h5" DOWNLOAD_URL = "https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/" # 下载权重文件 if not os.path.exists(MODEL_NAME): print("Downloading {} ...".format(MODEL_NAME)) urllib.request.urlretrieve(DOWNLOAD_URL + MODEL_NAME, MODEL_NAME) print("Download completed.") ``` 2. **使用 PyPI 安装包中的预训练模型** 如果通过 `pip install mask-rcnn` 安装了第三方封装好的 Mask R-CNN 包，可以查阅相关文档以获取内置的预训练模型路径。通常这些包会提供一个默认的权重文件路径供用户调用。 3. **手动下载并放置到项目目录** 如果需要手动管理权重文件，可以直接访问 [此链接](https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/download/v2.0/mask_rcnn_coco.h5) 下载 `mask_rcnn_coco.h5` 文件，并将其放置在项目的根目录或指定路径中。确保在运行推理或训练脚本时，程序能够正确读取该路径下的权重文件[^3]。 4. **验证权重文件是否兼容当前模型架构** 在使用预训练权重前，建议检查其与当前模型架构的兼容性。例如，某些变种模型（如 ResNet-50、ResNet-101）可能需要特定版本的权重文件。如果遇到维度不匹配的错误，应确认模型结构与权重文件对应的原始配置一致[^1]。 ---
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