Mask R-CNN Benchmark 项目教程-优快云博客

Mask R-CNN Benchmark 项目教程

【免费下载链接】maskrcnn-benchmark Fast, modular reference implementation of Instance Segmentation and Object Detection algorithms in PyTorch. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/maskrcnn-benchmark

1. 项目的目录结构及介绍

Mask R-CNN Benchmark 是一个基于 PyTorch 的快速、可扩展的实例分割和目标检测框架。项目的目录结构如下：

maskrcnn_benchmark
|—— tools
|   |—— train_net.py
|   |—— test_net.py
|—— maskrcnn_benchmark
|   |—— config
|   |—— engine
|   |—— modeling
|   |—— solver
|   |—— structures
|   |—— utils
|—— setup.py
|—— README.md

目录介绍

tools: 包含训练和测试网络的脚本文件 train_net.py 和 test_net.py。
maskrcnn_benchmark: 核心代码目录，包含配置、模型定义、训练引擎、优化器、数据结构和工具函数等。
- config: 配置文件目录，包含模型的各种配置选项。
- engine: 训练和评估的引擎代码。
- modeling: 模型定义代码，包括各种网络层的实现。
- solver: 优化器和学习率调度器的实现。
- structures: 数据结构定义，如边界框和掩码。
- utils: 各种工具函数。
setup.py: 项目安装脚本。
README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要包括 train_net.py 和 test_net.py，这两个文件分别用于训练和测试模型。

train_net.py

train_net.py 是用于训练模型的脚本。它主要完成以下任务：

读取配置文件。
构建模型。
设置优化器和学习率调度器。
加载数据集。
进行模型训练。

test_net.py

test_net.py 是用于测试模型的脚本。它主要完成以下任务：

读取配置文件。
构建模型。
加载预训练的模型权重。
加载数据集。
进行模型测试和评估。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 maskrcnn_benchmark/config 目录下，主要包含模型的各种配置选项。配置文件通常是一个 YAML 文件，定义了模型的超参数、数据集路径、训练参数等。

配置文件示例

MODEL:
  META_ARCHITECTURE: "GeneralizedRCNN"
  BACKBONE:
    CONV_BODY: "R-50-FPN"
  RPN:
    USE_FPN: True
  ROI_HEADS:
    USE_FPN: True
  ROI_BOX_HEAD:
    POOLER_RESOLUTION: 7
    POOLER_SCALES: [0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125]
    POOLER_TYPE: "ROIAlignV2"
  ROI_MASK_HEAD:
    POOLER_RESOLUTION: 14
    POOLER_SCALES: [0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125]
    POOLER_TYPE: "ROIAlignV2"
DATASETS:
  TRAIN: ("coco_2017_train",)
  TEST: ("coco_2017_val",)
SOLVER:
  BASE_LR: 0.001
  MAX_ITER: 90000
  STEPS: (60000, 80000)
  IMS_PER_BATCH: 16
TEST:
  IMS_PER_BATCH: 8
OUTPUT_DIR: "./output"

配置文件说明

MODEL: 定义模型的架构和组件。
DATASETS: 定义训练和测试的数据集。
SOLVER: 定义优化器的参数和训练迭代次数。
TEST: 定义测试时的参数。
OUTPUT_DIR: 定义输出目录，用于保存训练结果。

通过配置文件

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考