目标检测,训练自己的数据集 ---气球检测

本文介绍如何使用Mask_RCNN进行目标检测及实例分割任务的训练流程。包括下载源码、预训练权重、数据集准备、环境配置及具体训练命令。

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

1、前期工作

下载源码https://github.com/matterport/Mask_RCNN

下载coco预训练weight https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

下载数据集

气球数据集分为训练集和测试集

2、在sample 文件夹下有一个bollon文件夹,这是我们要做的项目

把我们下载好的dataset 和权重文件放到bollon目录下

3、安装依赖环境

pip3 install -r requirements.txt

 

python3 setup.py install

 

4、训练数据

注意要先切换到balloon.py文件目录下训练

放模型和数据集的路径要正确

Python ./balloon.py/ train --dataset=./balloon/ --weight=./mask_coco.h5

训练好的模型在logs文件夹下

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