Mask-RCNN训练train

Mask-RCNN在目标检测中是一种非常好的技术，能够达到非常精准的效果。本文仅仅是学习笔记，用于交流。

Mask-RCNN在train_shapes.ipynb展示了怎么训练自己的数据集，这个教程包括了一个玩具数据集来演示训练一个新数据集。但是需要在服务器上启动ipython，但是若服务器的图形界面没有启用，则需要在服务器上打开服务，然后在本机上运行jupyter-notebook。

一、具体步骤

1. 连接服务器

执行jupyter notebook --generate -config 来生成配置文件

2. 输入密码

执行jupyter notebook password：1234(这里的密码是自己输入确定的，在后面启用ipython时需要输入的密码)

3. 创建sh文件，文件全名为start-pythonNotebook.sh

vim start-pythonNotebook.sh

jupyter notebook –no-browser –ip=0.0.0.0 –port=5002

4. 执行sh文件

chmod +x ./start-pythonNotebook.sh

./start-pythonNotebook.sh

之后会出现一些提示，ctr+c是停止服务。

5. 启动

打开浏览器，输入http://11.11.11.11:5002，然后输入刚刚确定的密码进入到ipython中。

这里的11.11.11.11是服务器的ip地址。

二、出现的问题

1. 若启动后，没有找到你要打开的项目时

需要将jupyter文件夹和start-pythonNotebook.sh复制到要用ipython打开的项目同样的目录下，这时重新打开浏览器可以看到该项目的所有目录。

2. 若项目是python2，然而你本机装的是python3

需要建立一个python2的虚拟环境装有python2.7，同时也要建立一个ipython的kernel。

conda create -n py27 python=2.7

进入py27虚拟环境中：

activate py27
conda install -n py27 ipykernel

python -m ipykernel install –user

这时，ipython页面同时出现python2和python3，可以自行选择。

三、Mask-RCNN训练train_shapes.ipynb

1. 测试demo.ipynb

[error]ImportError: No module named 'pycocotools'

[解决]下载https://github.com/waleedka/coco到根目录，执行

cd /cocoapi-master/PythonAPI

python setup.py build_ext install

[error]AttributeError: module 'keras.engine.topology' has no attribute 'load_weights_from_hdf5_group_by_name'

[解决]由于此模块与Keras 2.2.0不兼容，安装keras2.1.6版本的就可以了。

pip install keras==2.1.6

2. Mask-RCNN训练train_shapes.ipynb

数据集展示：

[error]过程中可能会出现错误：

原因：由于找不到logs日志文件下该文件，最后一个保存的logs文件夹内是空的。

将model.py2078行代码更改。

训练结果：

这个训练过程使用GPU，过程耗用时间很短。

随便测试一个结果如下：

，mAP值是性能指标（用于模型评估）。

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Mask-RCNN训练train_shapes.ipynb

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