图像分割 - 使用Mask R-CNN模型在COCO数据集上进行图像分割任务

1. 简介

图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在将图像中的每个像素分类为对象或背景。Mask R-CNN是一种基于区域的卷积神经网络，可用于图像分割任务。它是Faster R-CNN的扩展，将目标检测与图像分割结合起来，能够同时检测和分割对象。

在本博客中，我们将使用Mask R-CNN模型在COCO数据集上进行图像分割任务。我们将介绍如何下载和准备COCO数据集，以及如何使用Mask R-CNN模型进行训练和推理。

2. 准备数据

在开始训练我们的模型之前，我们需要下载和准备COCO数据集。COCO是一个大规模的图像分割数据集，包含超过33万张图像和超过200万个对象实例。可以在COCO官网上下载数据集。

我们需要下载以下文件：

• 训练集（2017 Train images）
• 标注文件（2017 Train/Val annotations）

可以使用以下Python代码下载这些文件：

!mkdir data
!cd data && wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
!cd data && un