MaskRcnn环境配置+训练

一、创建好虚拟环境

一些常见命令可参考我这篇博客

https://blog.csdn.net/sjjsbsbbs/article/details/119853477?spm=1001.2014.3001.5501

二、 安装必要的包

版本不是固定的，但一定得恰到好处，否则会出莫名奇妙的错误。
我使用的python版本为3.6
1、安装Keras

pip install keras==2.1.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、安装tensorflow

pip install tensorflow==1.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、安装numpy

pip install numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、安装h5py

pip install h5py==2.10.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5、安装matplotlib

pip install matplotlib==3.3.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6、安装pillow

pip install pillow==8.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7、安装scikit-image

pip install scikit-image==0.17.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

8、安装scipy

pip install scipy==1.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

9、安装cython

pip install cython==0.29.22 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

10、安装opencv-python

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

11、安装imgaug

pip install imgaug -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

12、安装IPython[all]

pip install IPython[all] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、下载好MaskRcn代码和数据集

我这准备好了一份代码，可自行下载
链接：https://pan.baidu.com/s/11gf-ezd4ou4CJLjG8vRh_w
提取码：rcpq

四、训练balloon小型数据集测试一下

先在虚拟环境下cd到ballon.py的指定目录下，然后使用命令

python balloon.py train --dataset="E:/paper/SegmentPaper/Mask_Rcnn/MASK-RCNN/Mask_RCNN-2.1/balloon" --weights="E:/paper/SegmentPaper/Mask_Rcnn/MASK-RCNN/Mask_RCNN-2.1/mask_rcnn_balloon.h5"

数据集和权重文件位置根据自己电脑上位置修改
可以开始训练了，训练的权重文件会保存在log文件夹下

五、测试训练结果

按照训练相同操作，weights为训练好的那个权重文件，image为想要预测的那个图片，这样就会在balloon.py的那个目录下生成预测的结果。

python balloon.py splash --weights="E:/paper/SegmentPaper/Mask_Rcnn/MASK-RCNN/Mask_RCNN-2.1/mask_rcnn_balloon.h5" --image="E:/paper/SegmentPaper/Mask_Rcnn/MASK-RCNN/Mask_RCNN-2.1/balloon/train/155815494_800fc9aa32_b.jpg"

六、总结

这份代码跑的还比较顺利，不过最新那些paper上的代码bug层出不穷，慢慢来吧。