maskrcnn-benchmark训练自己的数据集（实例分割）——提供数据集

摘要: maskrcnn主要是做实例分割的,maskrcnn是在faster rcnn基础上改进的，原理可以参考我关于faster rcnn的原理解读FasterRcnn原理理解记录

1. 安装

直接参考官方项目facebookresearch/maskrcnn-benchmark

2. 官方demo测试

用官方例子和预训练模型进行测试。或者从百度网盘，密码：5qwy，下载预训练模型进行测试

from maskrcnn_benchmark.config import cfg
from predictor import COCODemo

config_file = "../configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x_caffe2.yaml"

# update the config options with the config file
cfg.merge_from_file(config_file)
# manual override some options
cfg.merge_from_list(["MODEL.DEVICE", "cpu"])

coco_demo = COCODemo(
    cfg,
    min_image_size=800,
    confidence_threshold=0.7,
)
# load image and then run prediction
image = ...
predictions = coco_demo.run_on_opencv_image(image)
           

3. 训练自己的数据集(实例分割)

网上很多例子，但是大部分没有提供数据集，这里我标注了14张数据，用于测试。下载链接，密码：5qwy.

操作流程具体参考这篇博文：

maskrcnn-benchmark训练自己数据集用于视觉分割

按照以上流程是没有问题的。

4. 测试自己的模型

预训练模型下载:链接，密码：5qwy

代码部分：

from maskrcnn_benchmark.config import cfg
from predictor import COCODemo
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import numpy as np 

config_file = "./configs/caffe2/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x_caffe2.yaml"
config_file = "./configs/e2e_mask_rcnn_R_51_C4_1x_2.yaml"

# update the config options with the config file
cfg.merge_from_file(config_file)
# manual override some options
cfg.merge_from_list(["MODEL.DEVICE", "cpu"])        # 用CPU
cfg.merge_from_list(["MODEL.DEVICE", "cuda"])       # 用GPU

coco_demo = COCODemo(
    cfg,
    min_image_size=800,
    confidence_threshold=0.7,
)

def imshow(img):
    plt.imshow(img[:, :, [2, 1, 0]])
    plt.axis("off")
    plt.show()

# image = load("http://farm3.staticflickr.com/2469/3915380994_2e611b1779_z.jpg")
image = Image.open("/home/yangna/deepblue/OCR_D/maskrcnn-benchmark/datasets/coco2/train2014/000.jpg").convert("RGB")
image = np.array(image)[:, :, [2, 1, 0]]
imshow(image)
predictions = coco_demo.run_on_opencv_image(image)
imshow(predictions)
           

5. 思考

其实本身是想做旋转矩形的检测，考虑用mask回归的最大外接矩形。但是maskrcnn—benchmark本身没有提供旋转的数据增强。