基于MMDetection/Mask-RCNN的校园行人实例分割

校园行人实例分割是一种常见的计算机视觉任务，可以在校园监控、人流量统计、安全监控等方面得到应用。MMDetection/Mask-RCNN是目前比较流行的深度学习框架之一，它可以用于实现校园行人实例分割任务。

下面是一个基于MMDetection/Mask-RCNN的校园行人实例分割的简单流程：

1. 数据准备：收集校园中的行人图像数据，并标注每个行人的实例分割掩码。

2. 模型训练：使用MMDetection/Mask-RCNN框架进行模型训练，可以采用预训练的模型，在此基础上进行微调训练。

3. 模型测试：使用训练好的模型对新的校园行人图像进行实例分割，得到每个行人的分割掩码。

4. 后处理：对于每个行人的分割掩码，可以进行进一步的后处理，如去除噪声、填充空洞等，得到更加准确的分割结果。

总的来说，基于MMDetection/Mask-RCNN的校园行人实例分割需要进行数据准备、模型训练、模型测试和后处理等步骤，可以得到较为准确的行人实例分割结果。