maskrcnn训练自己数据集

Mask R-CNN 是一种基于 Faster R-CNN 的目标检测算法，可以检测出物体的位置，还可以精确地分割出物体的 mask。下面是一个 Mask R-CNN 训练自己数据集的基本步骤：

1. 准备数据集

首先，您需要准备自己的数据集，包括图片和标注。图片可以是任何大小，但最好是统一大小，以便于训练。标注可以使用标准的 COCO 标注格式，包括标注文件和类别文件。

2. 定义类别

您需要定义自己数据集的类别，例如人、车、动物等等。您可以创建一个名为 `CustomConfig` 的类，继承自 `Config` 类，并在其中设置 `NUM_CLASSES` 参数为您的类别数量加 1（因为需要加入一个背景类别）：

class CustomConfig(Config):
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = "custom_dataset"

    # Train on 1 GPU and 1 image per GPU
    GPU_COUNT = 1
    IMAGES_PER_GPU = 1

    # Number of classes (including background)
    NUM_CLASSES = 1 + 4  # Background + 4 classes

3. 定义数据集加载器

您需要定义一个数据集加载器，将准备好的数据集导入到模型中。您可以创建一个名为 `CustomDataset` 的类，继承自 `utils.Dataset` 类，并在其中实现 `load_dataset()`、`load_image()`、`load_mask()`、`image_reference()` 等方法，具体实现可以参考 Mask R-CNN 官方代码。

class CustomDataset(utils.Dataset):
    def load_dataset(self, dataset_dir, subset):
        self.add_class("custom_dataset", 1, "class1")
        self.add_class("custom_dataset", 2, "class2")
        self.add_class("custom_dataset", 3, "class3")
        self.add_class("custom_dataset", 4, "class4")

        # Load annotations
        annotations = json.load(open(os.path.join(dataset_dir, "annotations.json")))
        annotations = annotations["annotations"]

        # Add images and annotations to dataset
        for a in annotations:
            image_id = a["image_id"]
            image_path = os.path.join(dataset_dir, "images", str(image_id) + ".jpg")
            if not os.path.exists(image_path):
                continue

            if a["iscrowd"]:
                continue

            if a["category_id"] not in [1, 2, 3, 4]:
                continue

            self.add_image(
                "custom_dataset",
                image_id=image_id,
                path=image_path,
                width=a["width"],
                height=a["height"],
                annotations=a["bbox"]
            )

    def load_mask(self, image_id):
        # Load annotations for image
        annotations = self.image_info[image_id]["annotations"]

        # Create one mask per instance
        masks = np.zeros([self.image_info[image_id]["height"], self.image_info[image_id]["width"], len(annotations)], dtype=np.uint8)

        # Load masks
        for i, a in enumerate(annotations):
            x1, y1, w, h = a
            x2 = x1 + w
            y2 = y1 + h
            masks[y1:y2, x1:x2, i] = 1

        # Return masks and class IDs
        return masks, np.ones([len(annotations)], dtype=np.int32)

    def image_reference(self, image_id):
        info = self.image_info[image_id]
        return info["path"]

4. 训练模型

在训练之前，您需要将预训练 COCO 权重加载到模型中：

model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True, exclude=["mrcnn_class_logits", "mrcnn_bbox_fc", "mrcnn_bbox", "mrcnn_mask"])

然后，您可以使用 `train()` 方法训练模型。在训练之前，您需要创建一个名为 `CustomConfig` 的配置对象，并设置好超参数和文件路径：

config = CustomConfig()
config.display()

model = modellib.MaskRCNN(mode="training", config=config, model_dir=MODEL_DIR)

# Train the head branches
model.train(dataset_train, dataset_val,
            learning_rate=config.LEARNING_RATE,
            epochs=30,
            layers='heads')

5. 测试模型

在测试模型之前，您需要将模型切换到 inference 模式：

model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir=MODEL_DIR)

然后，您可以使用 `detect()` 方法对图片进行检测和分割：

results = model.detect([image], verbose=1)
r = results[0]
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'], class_names, r['scores'])

以上就是使用 Mask R-CNN 训练自己数据集的基本步骤。具体实现可以参考 Mask R-CNN 官方代码。