mask_rcnn的小白详细过程——图像分割 之 实例分割

程序地址：https://github.com/bubbliiiing/mask-rcnn-keras
1 保证运行环境
本文均在自己base环境中，使用labelme软件来进行标注。
2 图像训练过程
（1）图片存放在before文件夹里，运行json_to_dataset文件，生成四个不同的文件夹。
（2）把上述所有的结果保存在train_data_set。
分别为四个文件imgs,label,mask, yaml四个文件夹。

（3）dataset.py中，修改36行，61行，修改class，这两处对应改好。
（4）下载coco.h5的文件放在model_data的文件夹了。
在cmd窗口，python train.py开始训练。

3、预测部份
（1） mask_rcnn.py中修改内容
a. 注释掉 23，24，25行，使用29，30，31行
b. 修改18行，其文件为logs里面训练的最后一个h5文件。
c. 修改19行，为shape_classes.txt。txt文件里面的内容也要做出相应的修改。

（2）