pytorch版本的maskrcnn的window

我不完全理解您的问题，但我猜测您可能是在询问 PyTorch 版本的 Mask R-CNN 中的窗口大小（window size）是多少。在 Mask R-CNN 中，窗口大小通常是指 RoIAlign 操作中的输出特征图上的每个 ROI 区域的大小。具体来说，RoIAlign 操作将每个 ROI 区域划分为固定大小的网格，然后在每个网格内插值得到对应的特征表示。窗口大小通常在训练时指定，并且可以根据具体任务进行调整。在 PyTorch 中，可以通过修改模型的配置文件或代码来指定窗口大小。

相关问题

pytorch版maskrcnn

你可以使用PyTorch实现Mask R-CNN，这是一种常用的目标检测和实例分割模型。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import maskrcnn_resnet50_fpn

# 加载预训练的Mask R-CNN模型
model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 设置为评估模式
model.eval()

# 输入图像
image = torch.rand(1, 3, 224, 224)  # 这里假设输入图像大小为224x224

# 前向传播
predictions = model(image)

# 提取预测结果
boxes = predictions[0]['boxes']  # 边界框坐标
labels = predictions[0]['labels']  # 类别标签
masks = predictions[0]['masks']  # 分割掩码

# 打印结果
print(boxes)
print(labels)
print(masks)

这段代码使用了torchvision库中的`maskrcnn_resnet50_fpn`模型，该模型结合了ResNet-50和FPN（特征金字塔网络），可用于检测和分割图像中的物体。注意，这里的输入图像大小可以根据实际情况进行调整。

请确保已经安装了torch和torchvision库，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

pytorch用mask rcnn保存不了权重

你可以使用PyTorch的内置函数`torch.save()`来保存Mask R-CNN模型的权重。下面是一个示例代码，展示如何保存Mask R-CNN模型的权重到文件中：

import torch
import torchvision

# 创建并加载Mask R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
# 假设你已经训练了模型并且想要保存权重

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'maskrcnn_weights.pth')

在上面的代码中，`model.state_dict()`函数会返回模型的当前权重。你可以使用`torch.save()`函数将这些权重保存到一个文件中（在这个例子中，保存为`maskrcnn_weights.pth`）。

如果你想要加载之前保存的权重，可以使用`torch.load()`函数，并将加载的权重传递给模型的`load_state_dict()`方法。下面是一个加载权重的示例代码：

import torch
import torchvision

# 创建一个新的Mask R-CNN模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn()
# 加载之前保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('maskrcnn_weights.pth'))

这样，你就可以加载之前保存的权重，并在新的模型上进行推断或训练。确保加载权重时，模型的结构与保存权重时的结构相匹配。