tensorflow:使用mask-RCNN训练自己的数据集

追梦AI

于 2021-08-09 12:15:19 发布

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分类专栏：视觉文章标签：深度学习 tensorflow 人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_49100031/article/details/119534625

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本文介绍了如何在TensorFlow环境中使用Mask-RCNN训练自己的数据集，包括环境配置、数据标注、模型下载、训练过程以及测试和结果展示。详细步骤涵盖从安装依赖库到模型应用的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一：所需环境
numpy
scipy
Pillow
cython
matplotlib
scikit-image
tensorflow>=1.3.0
keras>=2.0.8
opencv-python
h5py
imgaug
IPython[all]

快速安装tensorflow-gpu链接：
https://blog.youkuaiyun.com/m0_49100031/article/details/119534426?spm=1001.2014.3001.5502

二：准备数据
labelme数据标注工具安装，这个网上一堆教程
使用labelme标注完以后是json格式的文件，需要把json格式的文件批量转换。
目录下只留一个名字为json的文件夹即可，会生成四个文件夹：cv2_mask, labelme_sjon ,pic, json
批量转换代码：

import json
import os
import os.path as osp
import warnings
from shutil import copyfile
import PIL.Image
import yaml
from labelme import utils
import time


def main():
    json_file = r'D:\2021年技术积累\mask-rcnn分割\train_data\json'

    list = os.listdir(json_file)
    if not os.path.exists(json_file + '/' + 'pic'):
        os.makedirs(json_file + '/' + 'pic')
    if not os.path.exists(json_file + '/' + 'cv_mask'):
        os.makedirs(json_file + '/' + 'cv_mask')
    if not os.path.exists(json_file + '/' + 'labelme_json'):
        os.makedirs(json_file + '/' + 'labelme_json')
    if not os.path.exists(json_file + '/' + 'json'):
        os.makedirs(json_file + '/' + 'json')

    for i in range(0, len(list)):

        path = os.path.join(json_file, list[i])
        if os.path.isfile(path):

            copyfile(path, json_file + '/json/' + list[i])
            data = json.load(open(path))
            img = utils.img_b64_to_arr(data['imageData'])
            lbl, lbl_names = utils.labelme_shapes_to_label(img.shape, data['shapes'])

            captions = ['%d: %s' % (l, name) for l, name in enumerate(lbl_names)]
            lbl_viz = utils.draw_label(lbl, img, captions)
            out_dir = osp.basename(list[i]).replace('.', '_')
            out_dir = osp.join(osp.dirname(list[i]), out_dir)

            filename = out_dir[:-5]

            out_dir = json_file + "/" + 'labelme_json' + "/" + out_dir
            out_dir1 = json_file + "/" + 'pic'
            out_dir2 = json_file + "/" + 'cv_mask'

            if not osp.exists(out_dir):
                os.mkdir(out_dir)

            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir, 'img' + '.png'))
            PIL.Image.fromarray(img).save(osp.join(out_dir1, str(filename) + '.png'))

            utils.lblsave(osp.join(out_dir, 'label.png'), lbl)
            utils.lblsave(osp.join(out_dir2, str(filename) + '.png'), lbl)

            PIL.

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