mask rcnn训练自己的数据pytorch

要使用PyTorch训练自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：将数据集整理成COCO格式或VOC格式，包括图像和标注信息。

2. 安装Mask R-CNN：使用PyTorch实现的Mask R-CNN模型，可以从GitHub上下载并安装。

3. 修改配置文件：根据自己的数据集和需求，修改Mask R-CNN的配置文件，包括类别数、学习率、迭代次数等。

4. 训练模型：使用修改后的配置文件和数据集，进行模型训练。

5. 测试模型：使用训练好的模型，对新的图像进行目标检测和分割。

以上是训练自己的数据集的基本步骤，需要具备一定的PyTorch和深度学习基础。