mask rcnn 配置问题

本文介绍如何使用git获取pycocotools,并提供详细的安装步骤。对于使用coco数据集的用户来说,pycocotools提供了诸多便利工具,通过简单的命令即可完成安装。

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pycocotools工具的完整安装 for python

在使用coco数据集的时候经常会用到pycocotools,里面有很多coco数据的脚本工具,用起来也很方便。


  • 使用命令 
    git clone git@github.com:lucky-ing/cocoapi.git 
    把文件下载到本地

  • cd到PythonAPI里面,使用命令 
    python setup.py build_ext install 
    安装即可,如果是安装python3,需要使用 
    python3 setup.py build_ext install

### 配置Mask R-CNN的运行环境 为了成功配置Mask R-CNN的运行环境,需确保安装了必要的依赖库和工具。以下是详细的配置流程。 #### 安装Python及相关包 建议使用Anaconda来管理Python环境以及所需的软件包。创建一个新的Conda环境并激活该环境: ```bash conda create -n maskrcnn python=3.8 conda activate maskrcnn ``` 接着,在此环境中安装基础的Python库和其他必需组件[^4]: ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install cython matplotlib tqdm opencv-python-headless ``` #### 下载源码仓库 克隆官方GitHub上的Mask R-CNN项目到本地机器上: ```bash git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git cd detectron2 ``` #### 编译C++/CUDA扩展模块 进入`detectron2`目录后编译自定义操作符以加速性能: ```bash python setup.py build develop ``` #### 设置配置文件路径 根据具体的应用场景编辑配置文件中的参数选项。对于大多数情况,默认提供的预设已经足够满足基本需求。如果要更改默认设置,则可以通过命令行传递新的`.yaml`文件作为输入[^3]: ```bash python tools/train_net.py --config-file path/to/config_file.yaml ``` #### 开始训练模型 当所有准备工作完成后就可以启动训练过程了。这里给出一个基于ResNet-50 FPN架构的例子: ```bash python tools/train_net.py --config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml ``` 通过上述步骤能够顺利完成Mask R-CNN的工作环境搭建工作,并准备好执行进一步的任务如训练新模型或测试现有模型的表现。
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