遥感影像实例分割：使用Cascade Mask RCNN训练自定义数据的编程指南

介绍

遥感影像实例分割是一项重要的计算机视觉任务，它旨在将遥感影像中的每个像素标记为属于特定目标类别的实例。Cascade Mask RCNN是一种先进的实例分割算法，它结合了目标检测和语义分割的优势，能够准确地识别和分割遥感影像中的目标。

本文将详细介绍如何使用Cascade Mask RCNN算法来训练自定义的遥感影像数据。我们将涵盖数据准备、模型训练和推理三个主要步骤。

步骤1：数据准备

首先，我们需要准备用于训练的遥感影像数据集。数据集应包含标注好的遥感影像，其中每个目标实例都用矩形边界框和分割掩码进行标注。同时，还需要准备一个类别标签文件，列出数据集中存在的目标类别。

接下来，我们需要将数据集转换为COCO数据集格式，这是Cascade Mask RCNN所需的标准输入格式。COCO数据集格式使用JSON文件来描述每个图像的注释和类别信息。

下面是将遥感影像数据集转换为COCO数据集格式的示例代码：

import json
import os
import cv2
from PIL impor