maskrcnn代码
时间: 2023-12-06 18:36:36 浏览: 39
Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的目标检测算法,它不仅可以检测出图像中的物体,还可以对物体进行像素级别的分割。下面是一个简单的Mask R-CNN代码示例:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import maskrcnn_resnet50_fpn
# 加载预训练模型
model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')
# 对图像进行预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
])
image = transform(image)
# 将图像输入模型进行预测
predictions = model([image])
# 输出预测结果
print(predictions)
```
上述代码中,我们首先加载了一个预训练的Mask R-CNN模型,然后将其设置为评估模式。接着,我们加载了一张图像,并对其进行了预处理。最后,我们将预处理后的图像输入到模型中进行预测,并输出预测结果。