在tensorflow下Mask-RCNN简单实现（一）——demo运行

最新推荐文章于 2025-05-26 17:07:00 发布

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本文详细介绍如何在Ubuntu系统下安装并使用Mask-RCNN框架，包括下载框架、安装依赖库、测试运行、运行官方样例及检测自定义图片的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Mask-RCNN简单实现

学习深度学习的话还是比较推荐用Ubuntu系统的，毕竟大家都是工程应用。这篇教程是在Ubuntu系统下运行的。
这篇文章默认已经装好tensorflow和Cuda。

git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN

下载好后需要一个已经训练好的模型，放在这个文件夹下。

这里给出百度网盘下载地址
链接：https://pan.baidu.com/s/1drKvfg 密码：yer9

Mask-RCNN要求的PY依赖库

numpy
scipy
Pillow
cython
matplotlib
scikit-image
tensorflow>=1.3.0
keras>=2.0.8
opencv-python
h5py
imgaug
IPython[all]

一个个安装，然后官方的程序是在jupyter-notebook这个框架下跑的，也可以把代码转成.py格式在pycharm下跑也没有什么问题。
或者直接

pip3 install -r requirements.txt

上面步骤没有什么大问题就可以直接测试运行一下下

python setup.py

基本上没报错问题就不大了，如果报错也不用慌，因为我第一次安装也是报错，不过我运行ｄｅｍｏ也没什么问题。

前提是已经把训练好的模型放好在Mask-RCNN的文件夹下面，没有的话则会报错，看第一个步骤。

jupyter-notebook

运行jupyter，打开Ｍask-RCNN目录下的sample文件夹，直接点开demo.ipynb文件。
然后先一步步运行，如果也库文件没安装就先退出pip安装一下再进去。

在Ｍask-RCNN的文件夹下面，打开image这个文件夹，里面就是放置待检测的图片，如果你想检测自己的图片，可以先把里面的图片移除到另外的地方，再把自己的图片放进去。
对自己的图片没有大小尺寸要求，可以直接把图片放进去，就可以看到检测的结果。

下一篇就会讲怎么训练自己的模型然后测试