MaskRCNN配置（目標檢測算法+語義分割算法）

建立虛擬環境

conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip

激活命令：conda activate MaskRCNN

退出命令：conda deactivate

安裝環境（也可根據requiremens.txt文件一鍵安裝）

# 有顯卡使用gpu版，沒顯卡就不要-gpu# 這個版本配套的是CUDA10.1和cudnn7.6.5pip install tensorflow-gpu==1.14.0# 避免多餘錯誤使用keras2.2.5pip install keras-gpu==2.2.5

裝好tensorflow和keras後numpy、scipy之類的包已經順帶裝好了，接下來就是查漏補缺，根據requiremens補充

pip install pillow pip install cython pip install matplotlib #這個推薦pip安裝 conda裝的容易出問題閹割版opencvpip install opencv-pythonpip install h5pypip install scikit-imagepip install jupyterpip install install ipython

有一個重點是imgaug這個包，requirements裏面沒有說安裝shapely，不裝這個是沒法安裝imgaug的

pip install shapely pip install imgaug

clone MaskRCNN庫（有兩種下載途徑選擇其一）

git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git

git clone https://gitee.com/kongmo/Mask_RCNN.git

安裝 pycocotools

（注：須要Visual C++2015 build tools）

最後，安裝pycocotools工具，windows和linux下安裝方法不一樣，windows下安裝必需要有visual c++2015這個東西，沒有的話能夠參考https://github.com/philferriere/cocoapi來安裝vc++2015，必須是在線安裝，有這個以後就能安裝pycocotool了

• clone pycocotools 庫

  git clone https://github.com/philferriere/cocoapi.git

  git clone https://gitee.com/ACANX/cocoapi.git

• 使用 pip安裝pycocotools庫

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPIpip install git+https://gitee.com/ACANX/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

下載預訓練權重

官方給出的下載地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

樣例有一個作氣球和coco數據集的，看名稱就能夠簡單分辨，下載對應的就行

下載好的mask_rcnn_coco.h5文件放在項目下文件夾內

測試

• 進入MaskRCNN虛擬環境打開jupyter notebook

• 打開演示文稿

• 執行文件

• 運行目標檢測結果

參考資料

Win10下快速復現Mask_RCNN避坑指南

Mask RCNN with Keras and Tensorflow (pt.1) Setup and Installation

【Tensorflow】Windows安裝tensorflow錯誤緣由查詢、卸載tensorflow與從新安裝

Anaconda建立、激活、退出、刪除虛擬環境

Keras 與 Tensorflow 版本之間的兼容性問題

神經網絡學習小記錄42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2環境配置

乾貨：TensorFlow1.2~2.1各個GPU版本CUDA和cuDNN對應版本整理

【實踐】MaskRCNN——01.環境配置（基於Anaconda）

本文由博客羣發一文多發等運營工具平臺 OpenWrite 發佈

MaskRCNN配置（目標檢測算法+語義分割算法）
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