手把手教你使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割

本文详细介绍了如何使用LabVIEW调用Mask R-CNN模型进行图像实例分割,包括模型获取与转换、LabVIEW中的模型应用以及实时图像分割。还涉及到了在LabVIEW中使用ONNX进行模型加载和推理,以及训练Mask R-CNN检测行人的步骤。

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前言

前面给大家介绍了使用LabVIEW工具包实现图像分类,目标检测,今天我们来看一下如何使用LabVIEW实现Mask R-CNN图像实例分割。


一、什么是图像实例分割?

图像实例分割(Instance Segmentation)是在语义检测(Semantic Segmentation)的基础上进一步细化,分离对象的前景与背景,实现像素级别的对象分离。并且图像的语义分割与图像的实例分割是两个不同的概念,语义分割仅仅会区别分割出不同类别的物体,而实例分割则会进一步的分割出同一个类中的不同实例的物体。

计算机视觉中常见的一些任务(分类,检测,语义分割,实例分割)

在这里插入图片描述

二、什么是Mask R-CNN

在这里插入图片描述

Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 Mask R-CNN算法步骤:

  • 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片;

  • 将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的feature map;

  • 对这个feature map中的每一点设定预定的ROI,从而获得多个候选ROI;

  • 将这些候选的ROI送入RPN网络进行二值分类(前景或背景)和BB回归,过滤掉一部分候选的ROI

  • 接着,对这些剩下的ROI进行ROIAlign操作(即先将原图和feature map的pixel对应起来,然后

  • feature map和固定的feature对应起来);

  • 最后,对这些ROI进行分类(N类别分类)、BB回归和MASK生成(在每一个ROI里面进行FCN操作)

三、LabVIEW调用Mask R-CNN图像实例分割模型

1、Mask R-CNN模型获取及转换

  • 安装pytorch和torchvision

  • 获取torchvision中的模型(我们获取预训练好的模型):

model = models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) 
  • 转onnx

 1 def get_pytorch_onnx_model(original_model):
 2     model=original_model
 3     # define the directory for further c
<think>好的,我现在要帮助用户了解Mask R-CNN图像分割方面的应用,特别是程和实现方法。首先,我需要整理已有的信息,确保回答符合用户的要求,同时正确引用提供的参考资料。 首先,用户提到了三个引用,其中引用[1]是关于LabVIEW调用Mask R-CNN的VI文件,引用[2]是视频程,关于训练自己的数据集,引用[3]涉及原理和应用,包括人体姿态估计和关键点检测。用户的问题集中在图像分割的应用、程和实现方法,所以需要结合这些内容来回答。 接下来,我需要按照用户给出的系统级指令来组织回答。必须使用中文,行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,虽然当前问题可能不涉及数学公式,但需要注意这点。还要生成相关问题,并正确引用资料。 首先,回答的结构需要清晰,分步骤说明。可能需要包括:Mask R-CNN的概述,应用场景,实现步骤(数据准备、模型训练、部署应用),以及具体的实现方法如LabVIEW调用和Python代码示例。 需要确保引用正确,比如在提到数据标注时引用[2],在应用场景时引用[3],在LabVIEW实现时引用[1]。此外,用户要求生成相关问题,所以最后要列出相关问题。 需要注意的是,用户提供的引用中,引用[3]提到了人体姿态估计和关键点检测,这可能属于实例分割的扩展应用,所以可以提到这些作为应用场景的例子。 可能的回答结构: 1. Mask R-CNN概述:结合引用[3],说明其灵活性和应用领域。 2. 应用场景:医学图像、自动驾驶、卫星图像、人体姿态估计(引用[3])。 3. 实现步骤: a. 数据准备:使用VIA工具标注(引用[2])。 b. 模型训练:训练自己的数据集(引用[2])。 c. 部署应用:LabVIEW调用(引用[1])。 4. 代码示例:Python训练代码片段,可能参考引用[2]的程。 5. 相关工具:VIA标注工具、TensorFlow或PyTorch框架。 6. 相关问题:生成3个问题,如优化方法、医学应用、与U-Net比较等。 需要检查是否有遗漏的关键点,例如,引用[3]中提到关键点使用单点掩码,这可能是在实例分割之外的功能,但用户的问题主要关于图像分割,所以可能简要提及作为应用扩展。 另外,用户可能需要具体的程步骤,所以需要详细说明数据标注、训练流程、模型调参等,但根据引用[2],课程会如何使用VIA工具,所以可以推荐该程。 最后,确保引用标识正确放置,例如在提到训练数据集时引用[2],在应用实例时引用[3],在LabVIEW实现时引用[1]。</think>### Mask R-CNN图像分割中的应用与实现方法 #### 1. **Mask R-CNN概述** Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的扩展模型,通过添加分支预测像素级掩码(mask),实现实例分割(Instance Segmentation)。其核心优势在于同时完成目标检测(物体定位与分类)和像素级分割。例如,在医学影像中,它可以精确分割肿瘤区域[^3]。 #### 2. **应用场景** - **医学影像分析**:如细胞分割、病理切片分析。 - **自动驾驶**:道路、行人及车辆的精细分割- **卫星图像处理**:建筑物或植被的提取。 - **人体姿态估计**:通过单点掩码预测关键点位置(如关节)[^3]。 #### 3. **实现步骤与程** ##### 3.1 **数据准备** - **标注工具**:使用VIA(VGG Image Annotator)工具标注图像,生成包含目标边界框(Bounding Box)和掩码的JSON文件[^2]。 - **数据集格式**:需转换为COCO格式(常用)或自定义格式。 ##### 3.2 **模型训练** 1. **框架选择**:基于TensorFlow或PyTorch实现(如Detectron2、matterport/Mask_RCNN)。 2. **代码示例(Python)**: ```python from mrcnn.config import Config from mrcnn import model as modellib class CustomConfig(Config): NAME = "custom_dataset" NUM_CLASSES = 1 + 1 # 背景 + 目标类别数 STEPS_PER_EPOCH = 100 config = CustomConfig() model = modellib.MaskRCNN(mode="training", config=config, model_dir="./logs") model.load_weights("mask_rcnn_coco.h5", by_name=True, exclude=["mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc", "mrcnn_bbox", "mrcnn_mask"]) model.train(train_dataset, val_dataset, learning_rate=config.LEARNING_RATE, epochs=10, layers='heads') ``` ##### 3.3 **部署应用** - **实时分割**:LabVIEW通过调用预训练的Mask R-CNN模型(`mask rcnn_camera.vi`)实现摄像头实时图像分割[^1]。 - **推理优化**:使用GPU加速或模型量化(如TensorRT)提升推理速度。 #### 4. **关键技术与引用** - **掩码预测**:在ROI(Region of Interest)基础上生成二元掩码,通过全卷积网络(FCN)实现像素级分类。 - **灵活性**:可扩展至人体姿态估计,通过单点掩码定义关键点。 #### 5. **相关工具与资源** - **程推荐**:参考视频程《Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集》系统学习数据标注与模型训练。 - **性能调优**:在COCO数据集预训练权重基础上进行微调(Fine-tuning),减少训练时间。
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