Mask Rcnn训练自己的航拍数据集

最近想利用Mask Rcnn训练自己的航拍数据（数据来源：自己采集。飞行高度：200m，图片大小WxH=6000x4000）,在进行自己的航拍图片训练时也与其他同学进行交流，他们一般进行识别的是一类物体，而且图片不是非常大，基于他们都是在pycharm上能把自己的数据集训练成功。到目前为止我还一直在坚持用jupyter notebook，至今出现了许多问题，目前仍在调试中：（本人已卡在某一步有半月之久，希望广大博友能一起讨论qq：1753939345）.

现将自己的过程做一总结：

（1）首先本人将自己采集的航拍图片拿出来7张（为了测试代码能否跑的通，所以采用少张图片）进行做标注。标注的工具为labelme。采用Anaconda中的Anaconda prompt进行labelme的安装。安装成功后直接进行打开，便可进行图片的标注如下图。共标注3类，分别为：car,lamp,truck。标注完的图片保存之后为1.json格式。如下图：

（2）在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时，数据集的格式要采用coco格式，所以利用label_json_to_data将自己的.json文件进行批量转换并保存。本人是在Anaconda prompt中进行的转换。在转换时，需进入label_json_to_data.exe所在路径，找到自己的json_to_data.py文件打开，将

保存路径进行修改，修改为自己转换后的路径即可。转换方法如下图所示：

转换完毕后，会在自己的保存路径下找到保存的文件，打开后会发现每一个保存的文件下都会有5个内容，即转换完毕。本人的如下所示：Mask RCNN在进行训练时要求的mask数据为8位的，所以仍需要检查自己的label.png是否是8位存储，如若不是需进行转换。

（3）经过以上数据处理便可进行训练。

（4）但是我在训练时未将自己的数据6000x4000大小的进行处理（不知是否自己要进行裁剪处理，是需要固定尺寸的输入吗？这也是自己的疑问），所以仍不知自己的原因出在哪里。先将遇到的问题进行公布，希望能有人指点一下（谢谢）。

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