mask-rcnn config
时间: 2023-10-19 16:06:39 浏览: 40
嗨!对于Mask R-CNN的配置文件,你可以使用CSDN开发的C知道来提供一些常见的配置选项。以下是一个示例配置文件:
```python
# Mask R-CNN Config
# Backbone network architecture
BACKBONE = 'resnet50'
# Region Proposal Network (RPN) settings
RPN_ANCHOR_SCALES = (32, 64, 128, 256, 512)
RPN_ANCHOR_RATIOS = (0.5, 1, 2)
RPN_ANCHOR_STRIDE = 1
# ROI (Region of Interest) settings
ROI_POSITIVE_RATIO = 0.33
ROI_POOL_SIZE = (7, 7)
# Mask settings
MASK_POOL_SIZE = (14, 14)
MASK_SHAPE = [28, 28]
# Training settings
LEARNING_RATE = 0.001
WEIGHT_DECAY = 0.0001
BATCH_SIZE = 8
EPOCHS = 10
# Other configurations (e.g., class names, input size, etc.)
```
这只是一个简单的示例,你可以根据你的具体需求来调整配置文件中的参数。希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时问我。
相关问题
mask rcnn 代码实践
要实现Mask R-CNN的Python代码,你需要以下步骤:
1. 首先,你需要安装所需的库。根据引用,你可以使用conda进行安装,命令为:
```
conda install opencv ipython cython pillow
```
2. 然后,你需要转换模型。根据引用,你可以运行以下命令进行模型转换:
```
python ./research/object_detection/export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path ./finetune_model/mask_rcnn_inception_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix ./output/model.ckpt-1000 --output_directory ./output
python tf_text_graph_mask_rcnn.py --input ./output/frozen_inference_graph.pb --output ./output/mask_rcnn.pbtxt --config ./finetune_model/mask_rcnn_inception_v2_coco.config
python mask_rcnn_predict.py
```
3. 接下来是训练模型。根据引用,你可以运行以下命令进行训练:
```
python ./research/object_detection/model_main.py --model_dir=./output --pip
maskrcnn python代码实现
要实现Mask R-CNN的Python代码,你需要以下步骤:
1. 首先,你需要安装所需的库。根据引用,你可以使用conda进行安装,命令为:
```
conda install opencv ipython cython pillow
```
2. 然后,你需要转换模型。根据引用,你可以运行以下命令进行模型转换:
```
python ./research/object_detection/export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path ./finetune_model/mask_rcnn_inception_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix ./output/model.ckpt-1000 --output_directory ./output
python tf_text_graph_mask_rcnn.py --input ./output/frozen_inference_graph.pb --output ./output/mask_rcnn.pbtxt --config ./finetune_model/mask_rcnn_inception_v2_coco.config
python mask_rcnn_predict.py
```
3. 接下来是训练模型。根据引用,你可以运行以下命令进行训练:
```
python ./research/object_detection/model_main.py --model_dir=./output --pipeline_config_path=./finetune_model/mask_rcnn_inception_v2_coco.config
```
这些步骤将帮助你实现Mask R-CNN的Python代码。请注意,根据你的需求,你可能需要根据你的具体情况修改代码中的路径和文件名。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用opencv实现对Mask_Rcnn的调用(C++/python)](https://blog.csdn.net/fightingxyz/article/details/107013155)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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