maskrcnn环境搭建

Mask R-CNN是一种用于图像分割的深度学习模型，它是在Faster R-CNN模型基础上加入了Mask预测分支，可以同时预测出物体的bounding box和mask。

以下是在Ubuntu 18.04环境下搭建Mask R-CNN的步骤：

1. 安装Anaconda

下载并安装Anaconda，可以从官网下载或使用以下命令：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

2. 创建虚拟环境

在终端中输入以下命令来创建Python 3.6的虚拟环境：

conda create --name maskrcnn python=3.6

3. 激活虚拟环境

conda activate maskrcnn

4. 安装依赖包

pip install numpy scipy Pillow cython matplotlib scikit-image tensorflow==1.15 keras==2.2.5 opencv-python h5py imgaug IPython[all] pycocotools

5. 下载Mask R-CNN源码

git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git

6. 编译cython代码

在Mask_RCNN根目录下运行以下命令：

cd Mask_RCNN
python setup.py build_ext --inplace

7. 下载预训练模型权重

从https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases下载预训练模型权重，将其放在Mask_RCNN根目录下。

8. 测试Mask R-CNN

运行以下命令测试Mask R-CNN：

python samples/balloon/balloon.py train --dataset=/path/to/balloon/dataset --weights=coco

其中，`/path/to/balloon/dataset`为你的数据集路径。

以上就是在Ubuntu 18.04环境下搭建Mask R-CNN的步骤。