oak深度相机入门教程-Mask R-CNN 算法

  系列文章目录：

• oak深度相机入门教程-识别眼睛的凝视方向

• oak深度相机入门教程-检测是否佩戴口罩

• oak深度相机入门教程-文本检测+光学字符识别（OCR）管道

• oak深度相机入门教程-识别人的年龄和性别

• oak深度相机入门教程-识别头部的姿势

• oak深度相机入门教程-面部情绪识别

• oak深度相机入门教程-使用NN模型生成点云

• oak深度相机入门教程-统计图片人数

• oak深度相机入门教程-识别车辆车牌

• oak深度相机入门教程-识别手掌

• oak深度相机入门教程-识别二维码

• oak深度相机入门教程-人物跟踪

• oak深度相机入门教程-人体姿态估计

• oak深度相机入门教程-累积行人计数

• oak深度相机入门教程-Gen2 相机

• oak深度相机入门教程-行人识别

• oak深度相机入门教程-计算空间坐标

• oak深度相机入门教程-分类存储JPEG图片

• oak深度相机入门教程-Deeplabv3深度图

• oak深度相机入门教程-深度驱动聚焦

• oak深度相机入门教程-在高分辨率框架上显示检测

• oak深度相机入门教程-实现单目深度估计

• oak深度相机入门教程-疲劳状态检测

• oak深度相机入门教程-人脸网格

• oak深度相机入门教程-识别烟火

• oak深度相机入门教程-社交距离

• oak深度相机入门教程-人脸识别

• oak深度相机入门教程-行人重识别

• oak深度相机入门教程-识别车道线

• oak深度相机入门教程-模糊人脸

• oak深度相机入门教程-创建自定义模型

• oak深度相机入门教程-多类语义分割

• oak深度相机入门教程-高效检测

• oak深度相机入门教程-目标定位

• oak深度相机入门教程-Mask R-CNN 算法

• oak深度相机入门教程-TensorFlow图像分类

• oak深度相机入门教程-立体神经推理

• oak深度相机入门教程-将编码视频流保存到mp4

• oak深度相机入门教程-密度图进行人群计数

• oak深度相机入门教程-识别人脸

• oak深度相机入门教程-Full FOV NN

• oak深度相机入门教程-图像质量评估

• oak深度相机入门教程-检测人脸是否戴着口罩

• oak深度相机入门教程-文本模糊

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说明：

• 介绍如何实现Mask R-CNN 算法

• 参考代码

步骤：

• 进入目录depthai-experiments/gen2-maskrcnn-resnet50

• 安装依赖

python3 -m pip install -r requirements.txt

• 所需要的依赖

opencv-python
numpy
depthai==2.16.0.0
blobconverter>=1.2.9

• 使用相机运行程序

python3 main.py

• main.py的参数用法

-t或--threshold：过滤掉概率较低的检测的阈值。默认0.5。
-rtor --region_threshold：过滤掉低概率掩码点的阈值。默认值：0.5。