mask_rcnn(Keras+TensorFlow)环境搭建_新手向(毕业设计使用,亲测可用)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了mask_rcnn(Keras+TensorFlow)环境搭建_新手向(毕业设计使用,亲测可用)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

首先需要下载 mask_rcnn 的源码

但是从GitHub上下载源码的速度非常慢,所以我们从码云上下载,这是GitHub的中国镜像。
链接如下:https://gitee.com/mirrors/Mask_RCNN?_from=gitee_search

下载pycocotools

什么需要安装pycocotools,经过看源码发现,训练coco数据集时用到了pycocotools这个模块,如果不安装会报错无法正常运行。

https://github.com/philferriere/cocoapi 下载源码,并进行解压。以管理员身份打开 CMD 终端,并切换到 cocoapiPythonAPI目录。运行以下指令:

#install pycocotools locally
python setup.py build_ext --inplace
#install pycocotools to the Python site-packages
python setup.py build_ext install 

下载预先训练的COCO权重(mask_rcnn_coco.h5)

  • 这个可以从GitHub下载
  • 或者留下邮箱,我给你发过去
  • 或者去CSDN的下载资源去下载
  • 下载后放在 mask_rcnn 的根目录

安装

  1. CD 进入 mask_rcnn 项目根目录
pip install -r requirements.txt
  1. 仍是在根目录运行安装程序
python3 setup.py install

(不报错的话就安装完成了,如果报错可以根据错误提示,网络搜索解决。python3 不行的话就用 python。
还要注意一点你使用哪个python环境安装,后面运行的时候也要用此python环境运行MaskRCNN)

演示

  1. cd 到 Mask_RCNNsamples目录
  2. 用安装Mask RCNN的python环境打开 jupyter notebook,命令行,或shell运行:jupyter notebook
  3. 打开 samples/demo.ipynb 文件,运行所有cell,这样就可以运行demo了。
  4. 可以更换images目录里面的图片,用自己的图片进行测试

DONE~

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以上是关于mask_rcnn(Keras+TensorFlow)环境搭建_新手向(毕业设计使用,亲测可用)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow版的Mask_RCNN

Keras,tensorflow:变量...的初始化器来自控制流构造,循环或条件

『深度应用』一小时教你上手MaskRCNN·Keras开源实战(Windows&Linux)

强烈推荐的TensorFlowPytorch和Keras的样例资源(深度学习初学者必须收藏)

FileNotFoundError:没有这样的文件:'/content/Mask_RCNN/dataset/val/download.jpg'

BDD数据集(mask_rcnn)1