Mask R-CNN Pytorch 项目教程

Mask R-CNN Pytorch 项目教程

1. 项目介绍

Mask R-CNN_Pytorch 是一个基于 PyTorch 实现的实例分割模型，它是对 Matterport 和 lasseha 之前工作的改进。Matterport 的实现基于 Keras 和 TensorFlow，而 lasseha 的实现基于 PyTorch。本项目在其他 PyTorch 实现的基础上增加了以下特性：

• 支持多图像批量训练（即批量大小 > 1）。
• 支持 PyTorch 0.4.0（目前不支持 PyTorch > 1.0）。
• 支持 GPU 和 CPU，可以使用 CPU 进行结果可视化。
• 支持多 GPU 训练。
• 可以在自定义数据集上训练 Mask R-CNN，例如 Synthia 数据集。
• 可以使用预训练模型（如 COCO 或 ImageNet）对自定义图像进行实例分割。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3
• PyTorch 0.4.0
• matplotlib
• scipy
• skimage
• h5py
• numpy

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/jytime/Mask_RCNN_Pytorch.git
cd Mask_RCNN_Pytorch

2.3 编译 CUDA 扩展

根据你的 GPU 型号，编译 CUDA 扩展：

cd nms/src/cuda/
nvcc -c -o nms_kernel.cu.o nms_kernel.cu -x cu -Xcompiler -fPIC -arch=sm_52
cd ../../
python build.py

cd ../roialign/roi_align/src/cuda/
nvcc -c -o crop_and_resize_kernel.cu.o crop_and_resize_kernel.cu -x cu -Xcompiler -fPIC -arch=sm_52
cd ../../
python build.py

2.4 运行示例

使用预训练模型对 COCO 数据集进行实例分割：

python demo_coco.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 自定义数据集训练

你可以使用 synthia.py 脚本在 Synthia 数据集上训练模型。首先，确保你已经下载了 Synthia 数据集，并将其路径配置到脚本中。

python synthia.py

3.2 多 GPU 训练

如果你有多块 GPU，可以通过设置环境变量来启用多 GPU 训练：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python train.py

4. 典型生态项目

4.1 COCO API

为了在 COCO 数据集上进行训练和评估，你需要安装 COCO API：

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make
ln -s /path/to/cocoapi/PythonAPI/pycocotools/ pycocotools

4.2 PyTorch

本项目依赖于 PyTorch 0.4.0，确保你已经正确安装了 PyTorch 及其相关依赖。

pip install torch==0.4.0

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 Mask R-CNN_Pytorch 项目进行实例分割任务。