pytorch版maskrcnn

你可以使用PyTorch实现Mask R-CNN，这是一种常用的目标检测和实例分割模型。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import maskrcnn_resnet50_fpn

# 加载预训练的Mask R-CNN模型
model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 设置为评估模式
model.eval()

# 输入图像
image = torch.rand(1, 3, 224, 224)  # 这里假设输入图像大小为224x224

# 前向传播
predictions = model(image)

# 提取预测结果
boxes = predictions[0]['boxes']  # 边界框坐标
labels = predictions[0]['labels']  # 类别标签
masks = predictions[0]['masks']  # 分割掩码

# 打印结果
print(boxes)
print(labels)
print(masks)

这段代码使用了torchvision库中的`maskrcnn_resnet50_fpn`模型，该模型结合了ResNet-50和FPN（特征金字塔网络），可用于检测和分割图像中的物体。注意，这里的输入图像大小可以根据实际情况进行调整。

请确保已经安装了torch和torchvision库，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。