免费下载mask_rcnn_coco.h5

最新推荐文章于 2025-05-28 09:35:58 发布
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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
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预训练权重介绍：加速实例分割任务的高效工具
最新发布
gitblog_06703的博客
05-28 356
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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 7967
下载项目，进入国内github镜像https://hub.nuaa.cf/搜索要找的模型
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_rcnn_coco.h5 预训练权重介绍
gitblog_06754的博客
05-06 490
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...
下载 mask_rcnn 预训练的权重 mask_rcnn_coco.h5
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Mask_RCNN训练模型：mask_rcnn_balloon.h5 和 mask_rcnn_coco.h5，百度云连接！
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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
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+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
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11-02 383
使用 git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git 而不是 git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git
maskrcnn权重文件除了mask_rcnn_coco.h5还有吗
04-25
<think>好的，用户之前询问了Mask R-CNN的其他权重文件，除了已知的mask_rcnn_coco.h5。我需要根据提供的引用和现有知识来回答这个问题。 首先，查看用户提供的引用内容，引用[1]、[2]、[3]主要提到了COCO数据集的预训练权重mask_rcnn_coco.h5的下载和使用方法，以及相关的代码结构。用户现在想知道除了这个文件之外，还有哪些其他的权重文件可用。 接下来，我需要回忆或查找Mask R-CNN相关的资源。常见的预训练模型通常基于不同的数据集，比如COCO、ImageNet、Cityscapes等。另外，一些研究机构或开源项目可能会提供在不同任务上训练的权重，例如医疗影像、卫星图像等。 可能存在的其他权重文件包括： 1. **基于不同数据集的预训练权重**：如Cityscapes、KITTI等，这些数据集专注于特定领域，如街景、自动驾驶。 2. **不同主干网络的权重**：Mask R-CNN通常使用ResNet、ResNeXt等作为主干网络，可能有不同深度（如ResNet50、ResNet101）的预训练权重。 3. **社区贡献或第三方训练的权重**：GitHub或其他开源平台上可能有用户分享的针对特定任务的权重。 4. **官方发布的其他版本**：例如Matterport的Mask R-CNN可能有不同版本的权重文件，如v1.0、v2.1等。 需要确认用户提到的mask_rcnn_coco.h5是否属于特定版本，比如v2.0，而其他版本可能存在于GitHub的Releases页面。引用[3]中的代码显示下载的是v2.0版本，可能还有其他版本。 此外，Hugging Face Model Hub或TensorFlow Model Garden可能提供更多变种。比如，TensorFlow的官方模型库可能包含不同配置的Mask R-CNN实现及权重。 用户可能需要指导如何查找这些权重，比如访问GitHub仓库的Releases页面，或者搜索特定数据集的预训练模型。同时，提醒用户注意权重与代码版本的兼容性，避免因版本不匹配导致错误。 最后，总结可能的来源，并给出获取途径，如官方文档、社区资源等，确保用户能够顺利找到所需的权重文件。</think>关于Mask R-CNN的其他权重文件，根据现有公开资源和技术文档，主要有以下几种获取途径和类型： ### 一、官方发布的权重文件 1. **不同数据集版本** - **Cityscapes预训练权重**：适用于街景图像分割任务 - **Balloon Demo专用权重**：针对小样本场景的演示用权重 - **Kangaroo检测权重**：特定于动物检测的迁移学习案例 2. **模型变体** - **ResNet101主干网络权重**：相较于默认的ResNet50具有更高精度 $$ \text{模型复杂度} = O(n^2) \quad \text{其中} \ n \ \text{为网络层数} $$ - **FPN增强版权重**：包含更优化的特征金字塔配置[^3] ### 二、社区贡献资源 1. **TensorFlow Model Zoo** - `mask_rcnn_inception_v2_coco`（TensorFlow1官方模型） - `mask_rcnn_resnet50_atrous_coco`（空洞卷积变体） 2. **PyTorch实现版本** - TorchVision官方提供的`torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn` - MMDetection框架中的`mask_rcnn_r101_fpn`等系列权重 ### 三、自定义训练权重 通过修改`train.py`配置可生成： ```python # 示例训练命令 python train.py --dataset=/path/to/dataset --weights=coco ``` ### 四、获取方式 1. GitHub Releases历史版本： ``` https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases ``` 2. 第三方资源平台： - Hugging Face Model Hub - Kaggle Datasets - Papers with Code资源库
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