请用Mask R-CNN写一个关于建筑物检测的代码
时间: 2023-05-26 18:01:40 浏览: 75
很抱歉,作为AI语言模型,我无法开发和运行代码。但是,我可以提供伪代码:
```
import torch
import torchvision
import numpy as np
# 加载预训练的Mask R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 加载图像
image = Image.open("building.jpg").convert("RGB")
# 将图像转换为张量
image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image)
# 执行推理
output = model([image_tensor])
# 获取分数最高的目标
scores = output[0]["scores"].detach().numpy()
max_score_idx = np.argmax(scores)
max_score = scores[max_score_idx]
# 获取关键点和掩模
keypoints = output[0]["keypoints"].detach().numpy()
mask = output[0]["masks"][max_score_idx, 0].detach().numpy()
# 显示检测结果
plt.imshow(image)
plt.imshow(mask, alpha=0.5, cmap="gray")
plt.show()
```
请注意,这只是一个大概的框架用于建筑物检测,并且您需要根据所用的库和具体任务对其进行修改。