mask-rcnn 模型训练实现测距

Mask R-CNN是一种基于Faster R-CNN的目标检测和实例分割模型，它可以同时输出目标的类别、边界框和掩码。如果想要用Mask R-CNN来实现测距的话，需要先对目标进行检测和分割，然后再通过目标的大小和相对位置来计算距离。

具体步骤如下：

1. 准备训练数据：需要标注好每个目标的类别、边界框和掩码。

2. 定义模型：可以使用现成的Mask R-CNN模型，也可以根据自己的需求进行修改。

3. 训练模型：使用标注好的数据进行训练，可以使用GPU加速训练过程。

4. 目标检测和分割：使用训练好的模型对新的图像进行目标检测和分割，得到每个目标的大小和相对位置。

5. 计算距离：根据目标的大小和相对位置，可以使用三角形相似原理计算出目标与相机的距离。

需要注意的是，使用Mask R-CNN来实现测距并不是最优的选择，因为它的主要应用是目标检测和实例分割，而不是测距。如果只需要测距的话，可以考虑使用其他更加专业的传感器或者算法来实现。