[安装配置] Mask RCNN配置教程

最新推荐文章于 2025-03-06 19:42:51 发布
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分类专栏： 安装配置 文章标签： Mask RCNN 配置
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shinef/article/details/89435044
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  1. 安装cuda和cudnn，注意和tensorflow对应关系
    选tensorflow-gpu==1.3.0 cuDNN 6 ,cuda 8
    https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations
    在这里插入图片描述
  2. 安装tensorflow
    sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install
    进入虚拟环境
    pip install --upgrade tensorflow==1.3.0
pip install keras==2.0.8
    删除requirement.txt里的tensorflow和keras
    pip install -r requirement.txt
  3. 下载mask_rcnn_coco.h5
    放到mask_rcnn的目录下
  4. 安装pycocotools
    cd PythonAPI
make
    注意看一下Makefile，如果是python3 将 Makefile 中的 python 改为 python3
  5. 安装jupyter
    pip install jupyter
Mask_Rcnn 环境配置
qq_55771582的博客
05-09 593
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Windows搭建MaskRCNN环境
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环境：python3.6。
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Mask-RCNN环境搭建及讲解过程，原理，链接，搭建，测试
mask-rcnn环境配置windows
剑峰随心的博客
06-18 372
安装pycocotools 这个方法非常简便 但是需要先安装git，并且同时配置一下C++的工具 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41271957/article/details/83586862 git 下载地址 https://git-scm.com/downloads/ C++补丁 地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1GEkJ7SN5d...
基于tensorflow框架使用Anaconda创建训练Mask R-CNN 所需的环境配置教程
cwahfma的博客
03-06 769
本篇教程是基于tensorflow框架使用Anaconda创建训练Mask R-CNN 所需的环境配置教程，这里使用的tensorflow是CPU版本的，IDE使用的是pycharm，此教程包含如何将创建好的虚拟环境添加到python解释器中。
Mask RCNN（Mask_RCNN-master）简单部署
omit250的博客
05-08 1688
Mask Head 是 Mask R-CNN 的关键部分，它在每个候选的对象边界框周围生成目标的像素级掩码。这个过程可以视为是对边界框中的像素进行分类，从而确定哪些像素属于目标对象。损失函数，包括目标检测的边界框损失和语义分割的掩码损失。这些损失函数共同作用于网络的不同部分，以确保网络能够准确地检测目标的位置和分割对象的像素。：通常使用的是预训练的卷积神经网络（如 ResNet、ResNeXt、或者 MobileNet），用于提取输入图像的特征。的文章（侵权请联系，马上删除），做的工作为。
maskrcnn依赖安装
dataastron的博客
04-03 452
因为用了阿里云的pypi,没有索引。所以用这个命令 pip3 install imgaug -i https://pypi.python.org/simple/imgaug/
配置MaskRCNN环境超详细教程（win10/ubuntu 16.04+tensorflow1.5.0 GPU版）
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chenmoran0928的博客
04-19 3万+
本文从参考了诸多Tensorflow GPU和MaskRCNN配置的博客与教程，最终在多台不同的电脑上实现了配置。本文目的在于用预训练权重来完成MaskRCNN的demo的环境搭建。 一.工具1. win10平台 安装步骤本文不涉及2. ubuntu16.04平台 安装步骤本文不涉及（1.2可二选一）3.python 3.6官网：https://www.python.org 在download中可...
Ubuntu配置Mask-rcnn
Mr_yangsir的博客
10-12 1068
主要参考这篇博客内容，网上试了很多其他的，总是大问题小问题不断，按这篇博客的顺序操作下来，没什么问题出现，用conda创建虚拟环境也不一定要装anaconda，可以装个miniconda就行了，按步骤配好环境，在image文件夹下换上自己找的图像，效果很不错，就是时间有点慢，大概要三四秒，不能实时使用，不过可以结合雷达数据做融合，实时跑不了，文章可以试试。 https://www.cnblogs...
RTX2080Ti 配置maskrcnn
THE XING
10-28 1098
官方安装教程！ RTX2080TI 首先请务必查看我的博客。这是个大坑，搞了三天cuda版本，最后咨询官方才得以解决。 这些是必须的要求（强烈建议linux，win10安装失败！） GCC >= 4.9 CUDA >= 9.0 安装流程 export TORCH_CUDA_ARCH_LIST=“7.0” （terminal里敲） 然后 python setup.py build de...
Anacode + tensorflow+ keras + Mask RCNN环境配置详细版（2024）
hero0baby的博客
05-21 1065
安装后，在电脑的高级系统设置->高级->环境变量->PATH中添加以下三条路径，"G:\ProgramData\anaconda3\"是anaconda的安装目录。在File->Settings->Project:****->Python Interpreter中选择在anaconda中创建的虚拟环境maskrcnn。切换环境到自己创建的maskrcnn，点击运行。，​会生成.py的配置文件，在文件系统中找到该py文件并打开，然后取消注释并修改。，在浏览器中运行jupyter，可切换代码运行的虚拟环境。
MaskRCNN 在 Windows 上的部署教程
weixin_44217158的博客
07-03 1311
在’train’模式下，主要关注dataset、weights和logs参数，确保它们正确指向了训练所需的数据集、权重文件和日志目录。在’splash’模式下，除了上述参数外，还需要关注image或video参数，确保它们正确指向了要检测的目标图像或视频文件。同时，weights参数应指向一个已训练好的模型权重文件。
配置mask rcnn环境并运行源码
wxl
06-05 817
在colaboratory上配置 colaboratory上的包都是最新的，所以部分包需要降级才可以使用 最关键的两个是： tensorflow1.3.0 keras2.0.8 这两个包是我安装的版本，版本不一过新，不然满满的bug折腾人。 安装mask_rcnn： 我首先将mask rcnn给git到自己电脑的指定目录下，然后上传值colaboratory上 git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下载预训练权重 mask_rcnn_co
Mask_RCNN项目下载、配置、运行保姆级教程
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
06-11 7540
下载项目，进入国内github镜像https://hub.nuaa.cf/搜索要找的模型
[深度学习]win10配置mask rcnn（tensorflow2.0版）
FL1768317420的博客
04-02 1031
到这里tensorflow-gpu2.0版的mask rcnn就配置结束了，如果老版本配置失败的朋友也可以尝试这样的方式，看看是否可行，关键还是tensorflow-gpu的安装，以及和cuda的匹配问题。之前很多次失败都和tensorflow-gpu安装失败有关，第一次尝试的时候显示安装成功，但是却不可用，可能是有的包安装不全，再加上镜像源的问题，经常会报错（无法下载），大家可以试着切换一下镜像源。这个比较简单，且没什么特别的问题，有很多公众号上都是有安装教程的（白嫖党都懂，不过咱们还是要提倡正版）
win10 + anaconda + python3.6 + mask_rcnn 的坑
weixin_43955530的博客
06-28 675
已安装anaconda，建立了tensorflow环境，并且可以运行，跑过手写数字识别程序，是可用的 现在我们下载
关于mask rcnn超详细介绍（win配置、扩展到视频、使用coco权重进行特定类别预测、使用自己的数据集进行预测）
suswulongyuan的博客
05-25 1746
环境配置 1.创建一个conda的虚拟环境（python 3.6）【创建一个python 的虚拟环境，这样不被其他python安装的步骤影响】在新建文件夹下 win：conda create -n MaskRCNN python-3.6 pip 2.安装依赖项 activitate MaskRCNN 下载 shapely https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python...
配置mask rcnn的过程
小莉的博客
04-20 1162
1.安装需要的包在ubuntu16.04环境下将python3设置成默认的（ubuntu16.04下是直接有python3）直接执行这两个命令即可：sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100sudo update-alternatives --install /usr/bin/pyth...
maskrcnn掩膜覆盖结果不好，需要调节那些参数进行调节，epoch和steps_per_epoch调节那个对掩膜覆盖结果形象大，详细说明...
weixin_42602368的博客
01-15 1148
Mask R-CNN 是一种用于目标检测和分割的网络，掩膜覆盖结果不好可能是由于训练数据不足或训练参数不合适导致的。要调节掩膜覆盖结果，可以尝试调整以下参数: epoch: 训练轮数，增加训练轮数可以让模型在训练数据上见多识广，但过大可能会导致过拟合。 steps_per_epoch: 每个epoch迭代的次数，增加每个epoch迭代的次数可以让模型在训练数据上见多识广，但过大可能会导致过拟合...
mask rcnn环境配置
最新发布
03-24
<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何配置Mask R-CNN的运行环境的问题。用户提到了安装依赖和Python框架，可能对具体的步骤和常见问题不太清楚。我需要根据提供的引用内容，特别是引用[1]和[2]，来组织回答。 首先，用户需要环境配置的教程，所以应该分步骤说明。引用[1]提到了PyTorch版的Mask R-CNN的目录结构和安装指南，引用[2]则提供了安装依赖和训练命令的例子。我需要结合这两部分信息。 第一步应该是安装基础依赖，比如Python版本、PyTorch、TorchVision等。需要确保版本兼容性，这可能是一个常见问题，用户可能会遇到版本不匹配的情况，所以需要特别说明版本要求。 接下来是克隆项目仓库，用户可能不熟悉如何从GitCode获取代码，所以给出具体的git命令和项目地址是必要的。同时，安装项目依赖，使用pip安装requirements.txt里的内容，这里可能需要处理依赖冲突，提醒用户注意虚拟环境的使用。 然后，编译CUDA扩展，这是Mask R-CNN性能优化的部分，用户可能对这一步不太熟悉，需要详细说明如何运行setup.py，并且确保CUDA和PyTorch版本匹配。如果编译失败，可能的原因包括CUDA版本不兼容或编译器问题，需要给出解决建议。 验证安装部分，用户可能需要确认是否安装成功，所以提供一个简单的测试命令，并解释预期结果。引用[2]中的训练命令可以作为例子，但用户当前可能只需要验证安装，所以可能不需要立即训练。 最后，常见问题部分需要预见到用户可能遇到的典型问题，比如CUDA错误、依赖冲突、编译失败等，并给出解决方案。这部分可以提升用户的体验，减少他们的后续困扰。 整个过程中需要保持结构清晰，步骤明确，同时引用标记要正确对应到参考文献。确保使用中文，并且数学公式或代码块符合格式要求。另外，生成的相关问题需要与环境配置相关，帮助用户深入了解更多内容。</think>### Mask R-CNN环境配置教程 #### 1. 安装基础依赖 - **Python 3.6+**（推荐3.7版本） - **PyTorch 1.8+** 和对应版本的TorchVision 使用以下命令安装（以CUDA 11.3为例）： ```bash pip install torch==1.8.1+cu113 torchvision==0.9.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` - **其他依赖库**： ```bash pip install cython opencv-python matplotlib scipy numpy tqdm ``` #### 2. 克隆项目仓库 ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-mask-rcnn.git cd pytorch-mask-rcnn ``` 项目目录结构通常包含`configs`（配置文件）、`model`（模型定义）、`tools`（训练/测试脚本）等关键文件夹[^1]。 #### 3. 安装项目依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 注意：若出现依赖冲突，建议使用虚拟环境（如`conda create -n maskrcnn python=3.7`）。 #### 4. 编译CUDA扩展（关键步骤） Mask R-CNN需要编译ROI对齐和NMS的CUDA加速模块： ```bash cd maskrcnn_benchmark python setup.py build develop ``` 编译成功后应输出`Finished processing dependencies for maskrcnn-benchmark==0.1`。 #### 5. 验证安装 运行简单测试命令： ```bash python tools/test_installation.py ``` 若输出`All checks passed!`则环境配置成功[^2]。 #### 常见问题 | 问题类型 | 解决方案 | |-------------------|-----------------------------------| | CUDA版本不匹配 | 检查PyTorch与CUDA版本对应关系 | | 依赖冲突 | 使用虚拟环境隔离 | | 编译错误 | 确保gcc版本≥5.0，CUDA路径正确配置 |
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