加载 Mask R-CNN 模型

要加载 Mask R-CNN 模型，您需要先安装一些必要的包和依赖项，如 TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy 等。然后，您可以从 GitHub 上的 TensorFlow 模型库中下载 Mask R-CNN 模型。

以下是加载 Mask R-CNN 模型的示例代码：

# 导入必要的包
import numpy as np
import tensorflow as tf
from mrcnn import model as modellib
from mrcnn import utils
from mrcnn.config import Config

# 自定义配置类
class CustomConfig(Config):
    # 设置名称
    NAME = "custom"
    # 设置类别数
    NUM_CLASSES = 1 + 1  # Background + Object

    # 设置图片大小
    IMAGE_MIN_DIM = 512
    IMAGE_MAX_DIM = 512

    # 设置 RPN 锚点数量
    RPN_ANCHOR_SCALES = (32, 64, 128, 256, 512)

# 实例化自定义配置类
config = CustomConfig()

# 构建 Mask R-CNN 模型
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir="./logs")

# 加载预训练权重
model_path = "./mask_rcnn_coco.h5"
model.load_weights(model_path, by_name=True)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个名为 CustomConfig 的自定义配置类，然后使用该类实例化了一个 Mask R-CNN 模型。接下来，我们从磁盘加载了预训练权重，这些权重可以在 GitHub 上的 TensorFlow 模型库中下载。最后，我们可以使用这个已加载的模型来进行物体检测和分割等任务。