终极指南：构建用于检测汽车损坏的掩模R-CNN模型（使用Python代码）

Introduction

计算机视觉的应用继续令人惊讶。 从检测视频中的对象到计算人群中的人数，计算机视觉似乎无法克服这一挑战。

计算机视觉的一个更有趣的应用是识别场景中的像素并将其用于多种且非常有用的目的。 我们将在本文中讨论一个这样的应用程序，并试图了解它如何使用Python工作！

这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域（参见上面的图像示例）。 这种模型的基本原理是，如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害，保险公司可以使用它来更快地处理索赔。 如果贷方承销汽车贷款，特别是二手车，也可以使用这种模式。

Table of Contents

• Mask R-CNN是什么？
• Mask R-CNN如何工作
• 如何构建用于汽车损坏检测的掩模R-CNN
• 收集数据
• 注释数据
• 培训模型
• 验证模型
• 运行图像模型并进行预测

What is Mask R-CNN?

Mask R-CNN是一个实例分割模型，它允许我们识别我们班级的像素位置。 “实例分割”意味着对场