Mask RCNN 学习笔记（1） linux下 配置安装

最新推荐文章于 2025-06-01 20:25:54 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuanbi8560/article/details/80981776
本文档详细介绍了在Linux环境下配置和安装Mask RCNN的步骤，包括系统参数检查、依赖安装、源码克隆、Keras版本管理、模型文件下载、pycocotools的安装以及运行示例代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

系统参数： 处理器  Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz

                内存： 65836032KB

                显卡 ： 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev ff)
                             03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev ff)


安装步骤：

Github上源码地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN

按照官网给出的安装安装步骤 一步一步来：


Installation

  1. Install dependencies

    pip3 install -r requirements.txt
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『深度应用』一小时教你上手训练MaskRCNN·Keras开源实战（Windows&Linux）
简明AI工作室
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如果原图是O，卷积核是X，那么卷积核在原图上卷积运算之后生成的feature map就是乱码。如果原图是X，卷积核是X，那么卷积核在原图上卷积运算之后生成的feature map也是X。如果原图是O，卷积核是O，那么卷积核在原图上卷积运算之后生成的feature map也是O。项目：D:\dm\Mask_RCNN-master\samples\demo.ipynb。用卷积核在原图上滑动，进行卷积运算，得到特征图feature map。权值共享：卷积核扫过整张图片的过程中，卷积核参数不变。
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参考：Windows上配置Mask R-CNN及运行示例demo.ipynb - Jukebox808 - 博客园 1 Mask R-CNN环境 　　Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。 Python 3.4+（自行安装，本文为Python 3.6） Jupyter Notebook TensorFlow>=1.3.0 Keras>=2.0.8 numpy、scipy、Pillow、cython、matplotlib、scikit-image
Mask Rcnn成功运行（配置其运行环境的艰辛路程，做了详细的记录，也希望能让大家少走点弯路）
源仔
03-27 1万+
1、源码以及数据下载、与修改 1.1、Mask Rcnn源码下载 Mask Rcnn官方源码及其数据集下载 Mask Rcnn源码主页面 Source code (zip)：源码压缩包下载。 balloon_dataset.zip：气球数据集，里面的图片并不是很多，几十张。 mask_rcnn_balloon.h5：训练好的气球数据集权重。 mask_rcnn_coco.h5：基于mask rcnn训练好的coco数据集的权重，但是这个我在官网没有找到。下面给出我百度网盘的分享： mask_rcnn_
linux16.04 从零开始搭建maskrcnn (！！亲测有效！！)
BearLeer的博客
09-16 1773
文章参考： https://github.com/pytorch/vision/blob/temp-tutorial/tutorials/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb 环境搭建： 1. 安装anaconda; 2. 在anaconda中创建一个新的环境 （比如obj）； 3. 在obj环境中安装所需要的各种模块； ...
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pycocotools工具的完整安装 for python 在使用coco数据集的时候经常会用到pycocotools，里面有很多coco数据的脚本工具，用起来也很方便。 使用命令 git clone git@github.com:lucky-ing/cocoapi.git 把文件下载到本地 cd到PythonAPI里面，使用命令 python setup.py build_ext...
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