Mask_RCNN运行官方例子 环境（win10+anaconda+tensorflow）训练自己数据集的后续会有

Mask_RCNN运行官方例子 环境（win10+anaconda+tensorflow）
我用的tensorflow GPU跑的，CPU版也行的，这个anaconda+tensorflow应该都会吧，不会联系我
这个是运行官方例子，训练自己数据集的后续会有

0、 下载MASKRCNN和mask_rcnn_coco.h5
直接下载给的链接，别人说慢，我下挺快的，下不下来联系我给网盘地址
MASKRCNN地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN
在COCO数据集上预训练权重（mask_rcnn_coco.h5），下载地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

Ballon是检测气球的，你要做那个项目就下那个
mask_rcnn_coco.h5是人家训练好的权重，这里我们运行官方例子，所以下载的这个
然后把mask_rcnn_coco.h5放在

1、anaconda 安装Tensorflow
Tensorflow（我选的是1.10GPU版本，太高有时会Cudn跑GPU不行）
新建一个环境，因为有可能出你无法解决的错误，我之前弄过ssd目标检测的，设置过一些环境变量，出现了keras总是装不上错误，弄了一天也没解决，最后全删了，重新弄了个leng环境才好。
可以直接在anaconda中装tensorflow

或者命令行pip install --upgrade tensorflow-gpu

2、安装keras
同理：可以pip install keras -U --pre

3、安装其它包
打开下载的MASKRCNN文件夹
打开文件夹到samples那

安装里面的依赖包,具体的：先cd/d到文件夹，在pip install -r requirements.txt

注意此时可能

没关系的可以多pip install -r requirements.txt几次或者requirements.txt删掉tensorflow。。。。。那个不影响，因为我们之前装好tensorflow了。

4.装pycocotools
安装git，目的是下个命令要用到这个

然后命令行
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
然后就可以运行官方例子了
5、打开jupyter，直接运行即可，这个不会打开的联系我

直接运行就行，图片是程序随机选的，如果指定那张图片，改最后一段代码，参考别人的博客：https://blog.youkuaiyun.com/Exploer_TRY/article/details/81775655

我是先jupyder打开

然后转成

在spyder运行的，至于为什么，因为我是学机械的，哈哈
最后运行出了