PyTorch版Mask R-CNN安装与使用指南
pytorch-mask-rcnn 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-mask-rcnn
1. 目录结构及介绍
本项目是基于PyTorch实现的Mask R-CNN，源自多模态学习团队的贡献。以下是其主要目录结构及其简要描述：
pytorch-mask-rcnn/
├── assets # 资源文件夹，可能包括训练或演示所需的辅助资源
├── config.py # 配置文件，用于设置网络参数、训练设置等
├── coco.py # COCO数据集相关的处理和训练入口
├── demo.py # 快速测试项目是否正常工作的示例脚本
├── model.py # 主要的模型定义文件，包含了Mask R-CNN的核心架构
├── utils.py # 辅助函数集合，如数据预处理、I/O操作等
├── visualize.py # 可视化工具，帮助理解模型预测结果
├── convert_from_keras.py # 从Keras模型转换到PyTorch的工具（如果有需要）
├── nms # 包含非极大值抑制(NMS)相关代码
│ ├── src # CUDA/NVIDIA相关编译代码
│ └── ...
├── roi_align # ROI Align操作的实现
│ ├── roi_align # 同样包含CUDA支持的编译代码
│ └── ...
├── .gitignore # Git忽略文件，指定了不需要被版本控制的文件类型或路径
└── README.md # 项目介绍和快速指南
2. 项目的启动文件介绍
2.1 示例运行
- Demo执行: 通过
python demo.py命令可以在CPU或GPU上运行一个简单的示例，展示模型的基本功能。
2.2 训练新模型
- 使用COCO预训练权重启动训练：
python coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=coco - 使用ImageNet预训练权重：
python coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=imagenet - 继续之前训练：提供之前保存的模型路径或简单使用
--model=last继续最近一次训练。 - 下载COCO数据集并立即开始训练：加上
--download=true参数。
3. 项目的配置文件介绍
- config.py 是核心配置文件，包含但不限于：
- 模型设置：比如backbone的选择，默认是ResNet101 FPN。
- 训练参数：包括批次大小、迭代次数、学习率策略等。
- 数据集路径：虽然在命令行中指定，但配置文件中可预留相关设定位置。
- 损失函数权重：分割和检测损失的相对重要性等。
用户可以根据需求调整这些配置，以适应不同的实验设置或特定任务要求。记住，任何修改都应确保与模型训练和评估过程相匹配。
请注意，运行此项目前需确保已正确构建依赖项，并且环境符合PyTorch的要求。另外，非Max suppression (NMS) 和 ROI Align 模块需要针对您的GPU架构进行编译。遵循提供的编译指令，以确保所有组件都能顺利工作。
pytorch-mask-rcnn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-mask-rcnn