采用训练好的maskrcnn_resnet50_fpn，得到实例分割结果,给出代码案例

Mask R-CNN是一种广泛使用的目标检测和实例分割模型，基于ResNet和FPN（Feature Pyramid Network）架构。在PyTorch库中，`mmdet`是一个常用的工具，它包含了预训练的模型如`maskrcnn_resnet50_fpn`。以下是使用`mmdet`进行实例分割的基本步骤：

import mmcv
from mmdet.apis import inference_model, init_detector

# 初始化模型并加载预训练权重
model = init_detector('path_to_your_model', 'maskrcnn_resnet50_fpn', device='cuda:0') # 使用GPU运行

# 读取图像
image = mmcv.imread('path_to_your_image')

# 进行预测
results = inference_model(model, image)

# 解析结果，获取每个检测到物体的位置、类别以及对应的掩码
for instance in results[0]['instances']:
    bbox = instance['bbox']  # 物体边界框
    category_id = instance['category_id']  # 类别ID
    mask = instance['mask']  # 实例分割掩码

# 可能需要将mask转换成其他格式或可视化
instance_mask = mask.sigmoid().cpu().numpy()  # 将二值mask转换为0-1之间的概率地图

# 示例输出
print(f"Detected {len(results)} objects with categories: {results[0]['categories']}")