tensorflow 下Mask RCNN实现自己数据集

本文win10 tensorflow1.10 CUDA 9.0 python3.6 尽量保持一致

非常有用的网站

https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/81037343
https://github.com/matterport/Mask_RCNN?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

1 数据集

首先依旧是labelme做数据集会出来.json文件

然后运行下面脚本，生成mask rcnn的数据集

import os
path='F:/maskrcnn/Mask_RCNN-master/mine/train_data/json/'
json_file = os.listdir(path)   # path是你存放json的路径
for file in json_file:os.system("python E:/anaconda/anaconda/envs/tensorflow_gpu/Scripts/labelme_json_to_dataset.exe %s"%(path + file))

其中数据集里面做成我这个样子 .yaml和.txt都是类别不用管

2 训练

训练和测试文件都是上面的博客摘下来的
训练的 train.py 类别这里必须改为自己的类别切记一定改好

for i in range(len(labels)):if labels[i].find("besom") != -1:# print "car"labels_form.append("besom")elif labels[i].find("dustpan") != -1:# print "leg"labels_form.append("dustpan")elif labels[i].find("high_cabinet") != -1:# print "well"labels_form.append("high_cabinet")

    def load_shapes(self, count, img_floder, mask_floder, imglist, dataset_root_path):"""Generate the requested number of synthetic images.count: number of images to generate.height, width: the size of the generated images."""# Add classes  类别？self.add_class("shapes", 1, "besom")self.add_class("shapes", 2, "dustpan")self.add_class("shapes", 3, "high_cabinet")

最后的权重很多个文件，具体看你训练了几个，训练时间很快，但是精度想要很高，类别数很多的情况下，建议50个以上

测试就直接test.py啦，注意只能单张图片检测，所以output文件夹下就放一张图片就好
多放图片就会随机检测一张啦

流程过于简单，只要能训练，warning什么的不用管，
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