mask rcnn训练自己的数据算法

训练自己的数据集需要以下步骤：

1. 数据准备：收集并标注数据集，包括样本图片和对应的标注文件。标注文件需要包含每个样本的物体位置、类别等信息。

2. 模型选择：选择适合自己数据集的模型，可以考虑使用预训练的模型作为基础模型，如COCO数据集上训练好的Mask R-CNN模型。

3. 配置训练环境：安装TensorFlow、Keras等必要的工具和库，配置GPU环境。

4. 模型微调：在预训练的模型基础上，使用自己的数据集进行微调。

5. 训练模型：使用微调后的模型对自己的数据集进行训练。

6. 模型评估：使用评价指标评估模型的性能，如平均精度均值（Average Precision, AP）。

7. 模型应用：使用训练好的模型对新的数据进行预测。

以上是训练自己的数据集的基本步骤，具体实现中还需要注意训练参数的设置、数据增强、学习率调整等细节。