CenterMask 开源项目使用教程

CenterMask 开源项目使用教程

CenterMask [CVPR 2020] CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenterMask

1. 项目介绍

CenterMask 是一个基于 Anchor-Free 的实时实例分割模型，由 youngwanLEE 开发并在 CVPR 2020 上发表。该项目通过在 FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detector）基础上添加了一个新颖的空间注意力引导掩码（SAG-Mask）分支，实现了高效的实例分割。CenterMask 不仅在大模型上表现出色，还提供了轻量级的 CenterMask-Lite 版本，能够在保持高性能的同时实现实时处理。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的环境满足以下要求：

• V100 或 Titan Xp GPU
• CUDA 10.0
• cuDNN 7.3
• PyTorch 1.1

2.2 安装依赖

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/youngwanLEE/CenterMask.git
cd CenterMask

然后，安装所需的 Python 依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 训练模型

使用以下命令启动训练：

export NGPUS=8
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS tools/train_net.py --config-file "configs/centermask/centermask_R_50_FPN_1x.yaml"

2.4 模型评估

下载预训练模型权重并进行评估：

wget https://www.dropbox.com/s/2enqxenccz4xy6l/centermask-lite-R-50-ms-bs32-1x.pth
export NGPUS=8
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS tools/test_net.py --config-file "configs/centermask/centermask_R_50_FPN_lite_res600_ms_bs32_1x.yaml" TEST.IMS_PER_BATCH 16 MODEL.WEIGHT centermask-lite-R-50-ms-bs32-1x.pth

3. 应用案例和最佳实践

3.1 实时实例分割

CenterMask 和 CenterMask-Lite 特别适用于需要实时处理的场景，如自动驾驶、视频监控等。通过使用 CenterMask-Lite，可以在保持较高准确率的同时，实现每秒 30 帧以上的处理速度。

3.2 图像分析

在图像分析领域，CenterMask 可以用于物体检测和分割，帮助研究人员和开发者快速构建基于实例分割的应用。

4. 典型生态项目

4.1 Detectron2

CenterMask 的 VoVNetV2 骨干网络已经适配到 Detectron2，用户可以在 Detectron2 框架中使用 CenterMask 进行实例分割任务。

4.2 YOLACT

YOLACT 是另一个实时实例分割项目，CenterMask-Lite 在性能上超越了 YOLACT 和 YOLACT++，为用户提供了更好的选择。

通过本教程，您应该能够快速上手 CenterMask 项目，并在实际应用中发挥其强大的实例分割能力。

CenterMask [CVPR 2020] CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenterMask