Keras-MaskRCNN 项目教程

Keras-MaskRCNN 项目教程

keras-maskrcnn Keras implementation of MaskRCNN object detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-maskrcnn

1. 项目的目录结构及介绍

keras-maskrcnn/
├── config.py
├── keras_maskrcnn/
│   ├── bin/
│   ├── common/
│   ├── config.py
│   ├── layers/
│   ├── losses/
│   ├── models/
│   ├── preprocess/
│   ├── utils/
│   └── __init__.py
├── setup.py
├── README.md
└── requirements.txt

• config.py: 项目的配置文件。
• keras_maskrcnn/: 项目的主要代码目录。
  • bin/: 包含一些可执行脚本。
  • common/: 包含一些通用的工具函数。
  • config.py: 配置文件，定义了模型的各种参数。
  • layers/: 包含自定义的Keras层。
  • losses/: 包含自定义的损失函数。
  • models/: 包含模型的定义。
  • preprocess/: 包含数据预处理的代码。
  • utils/: 包含一些实用工具函数。
  • init.py: 初始化文件，使目录成为一个Python包。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，但可以通过以下方式启动项目：

1. 训练模型: 使用 keras_maskrcnn/bin/train.py 脚本来训练模型。
2. 评估模型: 使用 keras_maskrcnn/bin/evaluate.py 脚本来评估模型。
3. 预测: 使用 keras_maskrcnn/bin/predict.py 脚本来进行预测。

这些脚本通常会读取 config.py 中的配置参数来执行相应的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，它定义了模型的各种参数和配置选项。以下是一些关键配置项的介绍：

• BACKBONE: 指定使用的骨干网络，例如 resnet50。
• IMAGE_MIN_DIM 和 IMAGE_MAX_DIM: 定义输入图像的最小和最大尺寸。
• LEARNING_RATE: 定义模型的学习率。
• BATCH_SIZE: 定义每个批次的大小。
• STEPS_PER_EPOCH: 定义每个epoch的步数。
• VALIDATION_STEPS: 定义验证的步数。

这些配置项可以在训练、评估和预测过程中使用，以控制模型的行为。

keras-maskrcnn Keras implementation of MaskRCNN object detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-maskrcnn