mask rcnn 之coco.py 解读

最新推荐文章于 2023-09-17 18:14:37 发布

TinaO-O

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分类专栏： tensorflow 神经网络 python 人工智能 mask rcnn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013249853/article/details/88890047

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本文主要解读Mask RCNN项目中coco.py文件的内容。coco.py作为训练和测试的入口，涉及配置文件设置、数据集处理、模型评估和训练流程。通过调用model的train方法进行训练，并使用官方工具进行结果评估。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码来自：https://github.com/matterport/Mask_RCNN

使用coco.py的命令行代码是这样写的：

你可以选择谷歌翻译。

# Train a new model starting from pre-trained COCO weights
python3 samples/coco/coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=coco

# Train a new model starting from ImageNet weights
python3 samples/coco/coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=imagenet

# Continue training a model that you had trained earlier
python3 samples/coco/coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=/path/to/weights.h5

# Continue training the last model you trained. This will find
# the last trained weights in the model directory.
python3 samples/coco/coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=last

coco.py这个文件是训练测试的入口。它一共包含了以下方法。

1.首先是与其他功能性python文件的联系：

config是一个统一的配置文件，model是静态图模型的代码

from mrcnn.config import Config
from mrcnn import model as modellib, utils

然后可以在这里改一部分config的参数

class CocoConfig(Config):

2.数据集类

class CocoDataset(utils.Dataset):

包含了若干方法

#加载coco数据集的子集 
def load_coco(self, dataset_dir, subset, year=DEFAULT_DATASET_YEAR, class_ids=None,
                  class_map=None, return_coco=False, auto_download=False):
#自动下载
def auto_download(self, dataDir, dataType, dataYear):
#image_id会给定图片比如000001.jpg，这个方法会给出mask
def load_mask(self, image_id):
#对给定图片返回他在coco的网址
def image_reference(self, image_id):
#下面两个本来是pycocotools里面的方法，坐着改动了一些，写在这里
def annToRLE(self, ann, height, width):
de

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