Mask-RCNN-TF2 项目安装与配置指南

Mask-RCNN-TF2 项目安装与配置指南

Mask-RCNN-TF2 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 2.0 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mas/Mask-RCNN-TF2

1. 项目基础介绍

Mask-RCNN-TF2 是一个开源项目，它基于 TensorFlow 2.0 对原始的 Mask_RCNN 进行了修改，以使其能够在 TensorFlow 2.0 环境下运行。Mask R-CNN 是一个用于目标检测和实例分割的深度学习模型，它基于 Feature Pyramid Network (FPN) 和 ResNet101 主干网络。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括：

• TensorFlow 2.0: 一个开源的机器学习框架，用于研究和生产中的深度学习项目。
• Keras: 一个高级神经网络API，运行在TensorFlow之上，用于快速构建和迭代深度学习模型。
• ResNet101: 一个深度残差网络模型，作为特征提取的主干网络。
• Feature Pyramid Network (FPN): 一种用于提高特征层次结构的网络结构，有利于提高目标检测的准确度。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统: 支持Python的操作系统（如Ubuntu 16.04, 18.04, Windows等）。
• Python版本: Python 3.6 或更高版本。
• pip: Python的包管理器，用于安装Python包。
• TensorFlow 2.0: 确保安装了TensorFlow 2.0 或更高版本。
• Keras: 需要安装与TensorFlow兼容的Keras版本。

安装步骤

以下为详细安装步骤：

步骤 1: 克隆项目

首先，在您的计算机上克隆项目仓库：

git clone https://github.com/ahmedfgad/Mask-RCNN-TF2.git

步骤 2: 安装依赖

进入项目目录，安装项目所需的Python包：

cd Mask-RCNN-TF2
pip install -r requirements.txt

步骤 3: 下载预训练权重

本项目提供了一个预训练的权重文件，您可以从以下链接下载并放置到项目目录中：

wget https://github.com/ahmedfgad/Mask-RCNN-TF2/releases/download/v3.0/mask_rcnn_coco.h5

步骤 4: 运行示例脚本

下载完预训练权重后，您可以运行示例脚本来测试安装是否成功。确保您有一个名为 sample_image.jpg 的图像文件在项目目录中，然后执行以下命令：

python samples/mask-rcnn-prediction.py

脚本将加载预训练模型，并对 sample_image.jpg 进行预测，显示检测结果。

以上步骤将帮助您成功安装和配置 Mask-RCNN-TF2 项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，请检查项目仓库的 Issues 页面或联系项目维护者获取帮助。

Mask-RCNN-TF2 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 2.0 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mas/Mask-RCNN-TF2