Mask_RCNN-master的训练步骤

最新推荐文章于 2024-04-03 07:39:35 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liulina603/article/details/84968629
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本文档详细介绍了如何使用Mask_RCNN训练模型，涵盖了从准备COCO格式的数据集，使用labelme标注工具，修改文件名和字段，到运行json_to_dataset.py转换数据，调整config.py和train_data.py文件，最后执行训练和测试的全过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考网站  https://blog.youkuaiyun.com/qq_29462849/article/details/81037343

248  上  Mask_RCNN-master的训练步骤，它是基于tensorflow 的

项目位于：/home/huoo/tensorflow-api-liulina/Mask_RCNN-master

标注工具：labeme 

 

本文采用的是COCO数据集格式

一、准备训练数据集

训练数据集格式

下图中四个文件夹中是准备训练的数据

  1. Pic

这里存放的是待训练的图像，一共20000幅，全部来自于生产数据。

2. Json

这是通过labelme标注后生成的文件

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liulina603
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资源为本人工作时使用到的数据 包括四个文件夹cv2_mask、json、labelme_json和pic 可以直接应用于mask rcnn 源码，这里不做多余的解释 由于上传限制，只上传了部分样本 如果想交流学习心得或不明白的位置，可以私信我。
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几个网址：参考即可完成 https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/3deaec5d902d16e1daf56b62d5971d428dc920bc https://blog.youkuaiyun.com/ProLayman/article/details/104576148?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162080303316780261938694%2522%252C%2522scm
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(5)运行labelme2coco.py 文件，将labme的标注文件转换成分割的标注文件，修改input_dir和input_dir的路径，运行三次，train、val、test分别转换。（2）工具labelme，将标注的文件放到label/total文件夹下，原图放入images/total下。（3）运行 creat_txt.py,划分数据集，将划分的txt保存到dataset文件夹下面。（4）运行classify.py文件，将图片和标注文件按照step3划分的数据集移动到不同的文件夹下面。
使用Mask-RCNN训练自己的数据集
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等基于神经网络的算法都是基于数据驱动的，数据的好坏会影响你最后生成的模型的好坏，在使用Mask-RCNN时，第一件事就是标注数据集，这里我们默认你已经配置好了anaconda的环境，如果你没有配置好可以参考一下其他人的。现在的.json包含了我们标注的信息，但是还不是可以让代码直接读取的数据格式，对于不同的深度学习代码，数据存放的格式要根据不同代码的写法来定，下面以上述的。2、修改train_test.py的121行，将原有的注释掉，有多少类别就重新写多少行，每行第二个参数是序号，第三个参数是类别名。
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