我在使用maskrcnn模型时，我想用一个脚本使用两个训练模型（.h5）,需要怎么做

你可以使用如下步骤来使用两个训练模型：

1. 导入所需的库，包括 Mask R-CNN 的预训练模型。

2. 加载第一个模型：

model1 = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir=MODEL_DIR)
model1.load_weights(model1_path, by_name=True)

3. 加载第二个模型：

model2 = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir=MODEL_DIR)
model2.load_weights(model2_path, by_name=True)

4. 在你的代码中使用模型进行预测或其他操作。

例如，你可以像下面这样使用模型进行预测：

results1 = model1.detect([image], verbose=1)
results2 = model2.detect([image], verbose=1)

希望这可以帮助你。

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在mmdetection里用cascade-mask-rcnn模型的训练语句是什么

在MMDetection框架中，使用Cascade Mask R-CNN模型进行训练通常涉及到以下几个关键步骤和命令行语句。首先，你需要安装MMDetection并配置环境。然后，假设你的数据集已经准备好了，并且存储在一个名为`data/coco`的目录下，训练脚本可能会类似这样：

pip install mmdet
cd path/to/mmdetection_repo
python tools/train.py \
    configs/cascade_mask_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \
    --work-dir work_dir/your_model_name \
    --dataset-type coco \
    --data-root data/coco \
    --epochs 12 \
    --gpus 1  # 如果你有多个GPU，可以修改这个数字

这里的关键参数解释一下：
- `configs/cascade_mask_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`：指定使用的模型配置文件，其中`cascade_mask_rcnn`表示使用的是级联掩码R-CNN架构。
- `--work-dir`：工作目录，用于保存训练过程中的日志、模型等。
- `--dataset-type`：指定数据集类型，这里是`coco`，对于其他类型的数据集，如voc或custom，需要相应替换。
- `--data-root`：数据集根目录，包含train和val数据集。
- `--epochs`：预设的训练轮数。
- `--gpus`：指定使用的GPU设备ID。

运行这个命令后，MMDetection会开始训练Cascade Mask R-CNN模型。训练过程中可能需要调整学习率、优化器等超参数，具体可根据项目需求进行配置。