mask r-cnn如何调用
时间: 2023-09-12 21:07:07 浏览: 41
Mask R-CNN是一种用于目标检测和实例分割的神经网络模型,它可以识别图像中的对象并生成对象的二进制掩码。调用Mask R-CNN需要进行以下步骤:
1. 安装Mask R-CNN库:可以使用pip命令进行安装,如下所示:
```
pip install maskrcnn-modanet
```
2. 导入Mask R-CNN模型:可以使用以下代码导入模型:
```
from mrcnn import model as modellib
from mrcnn.config import Config
from mrcnn import visualize
class MyConfig(Config):
NAME = "my_config"
IMAGES_PER_GPU = 1
NUM_CLASSES = 1 + 80 # COCO dataset has 80 classes + one background class
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.7
config = MyConfig()
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir="./")
model.load_weights("path/to/weights.h5", by_name=True)
```
3. 对图像进行预测:可以使用以下代码对图像进行预测,并可视化结果。
```
import cv2
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
results = model.detect([image], verbose=1)
r = results[0]
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'], class_names, r['scores'])
```
其中,class_names是一个包含类别名称的列表。