制作数据集

一、首先使用labelme制作json文件

在标注完第一个之后，可以将标注的轮廓复制粘贴到新的图上继续进行标注。

二、将json文件转换成需要的数据格式

将json转换成maskrcnn需要的数据格式
几个文件夹：
-json 经过labelme处理的json文件
-labelme_json 将json文件进行处理，得到五个文件
-mask 经过处理之后的掩码
-pic 原图

1、将json文件存在一个文件夹中，并在这个文件夹中新建一个.sh文件：

#!/bin/bash
let i=1
path=./            # json文件路径，将sh文件放到json同目录下为 ./
cd ${path}
for file in *.json                # 依次查找json文件
dolabelme_json_to_dataset ${file}    #在当前目录下将json文件转换为图片，let i=i+1
done

在此时遇到问题，转换出来的文件缺少yaml文件，按照这个贴子中的指导，修改json_to_dataset中的代码，并重新运行sh文件，得到需要的五个文件。

如果代码出现问题，就去github中labelme的源码中将原本代码复制过来进行修改。
labelme源码

2、将生成的json文件夹们转移到新建的文件夹`labelme_json`中

3、新建一个`.py`文件，用于将生成的掩码图`label.png`从原本的16进制转换为8进制

此时这个文件存放的位置可以是任意的，因为输入和输出在文件中都使用的是绝对路径。

#! /usr/bin/env python# coding=utf-8import osimport shutilimport timeimport sysimport importlibimportlib.reload(sys)def copy_and_rename(fpath_input, fpath_output):for file in os.listdir(fpath_input):for inner in os.listdir(fpath_input+file+'/'):print(inner)if os.path.splitext(inner)[0] == "label":former = os.path.join(fpath_input, file)oldname = os.path.join(former, inner)print(oldname)newname_1 = os.path.join(fpath_output,file.split('_')[0] + ".png")#如果图片名称含有_，则改为file.split(' _')[0] + ".png")。#os.rename(oldname, newname)shutil.copyfile(oldname, newname_1)if __name__ == '__main__':print('start ...')t1 = time.time() * 1000#time.sleep(1) #1sfpath_input = "/home/sun/cow-train/train-one/labelme_json/"#...为train_data文件夹地址，按自己的地址修改fpath_output = "/home/sun/cow-train/train-one/mask/"copy_and_rename(fpath_input, fpath_output)t2 = time.time() * 1000print('take time:' + str(t2 - t1) + 'ms')print('end.')

此时maskrcnn需要的训练集已经准备好。

迁移学习

他人学习的代码
按照上述代码进行更改

更改一个版本

在进行训练之前，更改一下这个。不然会报warning。
pip install -U scikit-image==0.16.2

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