python mask rcnn

Python Mask RCNN是一种用于实例分割和目标检测的深度学习模型。它是基于Python编程语言开发的，使用了MRCNN中的几个主要的Python文件，包括config.py、model.py、utils.py和visualize.py。config.py文件包含了代码中涉及的超参数，model.py文件是深度网络的构建代码，utils.py包含一些工具方法，visualize.py用于将预测的边界框和掩码与原始图像重新绘制。此外，还有parallel_model.py文件，用于多GPU上训练模型。在模型的构建过程中，会涉及到调用其他代码的解析。在模型的最后阶段，Mask RCNN连接了所有的层，并且输入包括RPN的输出以及未经处理的锚框。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [xml文件批量处理python脚本](https://download.csdn.net/download/caoxinri123/88239057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [mask rcnn 超详细代码解读（一）](https://blog.csdn.net/Cleo_Gao/article/details/115122223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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