matterport mask_rcnn配置运行 Ubuntu Jupyter&pycharm

mask_rcnn github地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN

一、配置

1、安装 Anaconda

Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

2、python 3.6

#创建名为tensorflow的python36环境

conda create -n tensorflow python=3.6 //创建环境
source activate tensorflow  //激活环境

3、配置环境

（1）安装Tensorflow(CPU)

pip install tensorflow

（2）安装keras

pip install keras

（3）安装opencv

pip install opencv-python

（4）安装其他依赖包

pip install cython
pip install scikit-image
pip install theano
pip install jupyter

（5）安装pycocotools

#下载地址：https://github.com/waleedka/coco
解压后，cd到PythonAPI里面，输入

make -j4

二、运行

1、下载Mask-RCNN

github地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN

2、下载coco权重文件

文件mask_rcnn_coco.h5 （246MB）
下载地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases
若下载过慢，百度网盘： https://pan.baidu.com/s/18OYXRM3Fpqmk1cs9vH5WNA
下载完成以后放在Mask_RCNN目录下

3、运行Mask_RCNN的demo

（1）Jupyter运行

Mask_RCNN根目录下输入：

jupyter notebook

稍等片刻，会在浏览器打开页面，点击进入 samples目录，点击demo.ipynp进入代码运行页面

把pycocotools路径加到系统路径

sys.path.append('/home/zhoujie/下载/coco-master/PythonAPI')

修改后点击保存按钮，再点击重启服务然后运行整个代码

出现结果：

（2）pycharm运行

Mask_RCNN根目录下输入：

jupyter notebook

稍等片刻，会在浏览器打开页面，点击进入 samples目录，点击demo.ipynp进入代码运行页面
点击文件-下载-Python（.py），将demo.py保存到samples文件夹

把pycocotools路径加到系统路径

sys.path.append('/home/zhoujie/下载/coco-master/PythonAPI')

再注释掉get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
就可以运行demo.py了

运行结果：