flash 制作网站,山东省高中生发展报告在哪个网站做,廊坊网站建设搭建,电子商务网站建设和管理的意义一、源码和数据集的准备
获取git开源项目代码
https://github.com/matterport/Mask_RCNN 一下载2.1的前三个文件#xff0c;和2.0的第一个h5文件#xff0c;coco.h5是预训练权重#xff0c;也放入源码 项目文件结构如下#xff1a; samples/logs:训练模型保存的位置
配置…一、源码和数据集的准备
获取git开源项目代码
https://github.com/matterport/Mask_RCNN 一下载2.1的前三个文件和2.0的第一个h5文件coco.h5是预训练权重也放入源码 项目文件结构如下 samples/logs:训练模型保存的位置
配置好环境。尽量它用啥版本就安装什么版本。Requirements
遇到问题先到git中的问题搜索。
二、使用
项目文件代码很多
核心文件model.py
utils.py辅助小方法
先samples/ballon.py/logs/balloon.py
训练配置参数 train --dataset../../balloon --weightscoco 测试配置参数 splash --weight./logs/balloon20191023T1451/mask_rcnn_balloon_0030.h5 #训练好的模型或者别人的模型 --image../../balloon/val/14898532020_ba6199dd22_k.jpg 三、原理
FPN层的作用
R_CNN中仅使用最后一层特征图进行特征提取但是顶层特征中忽略了小物体的一些信息使得检测效果并不好这该如何改进 FPN:金字塔网络 FPN思想将多个阶段特征卷积之后得到特征先掌握Resnet图融合在一起这就相当于有了高层的语义特征也就有了低层的轮廓特征。 FPN层的作用: Resnet101的五个阶段 不改变特征图大小的层归为一个阶段 每次抽取的特征都是每个阶段的最后一层的输出 问题:特征图大小会发生变化如何融合呢? 五个损失函数
