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如何解析Mask R-CNN對象檢測和分割的Keras和TensorFlow代碼

發(fā)布時間：2021-12-10 10:20:53 來源：億速云 閱讀：109 作者：柒染 欄目：大數(shù)據(jù)

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何解析Mask R-CNN對象檢測和分割的Keras和TensorFlow代碼，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

Mask R-CNN目標檢測和對象分割Keras和TensorFlow的實現(xiàn)代碼。

這個實現(xiàn)基于Python 3、Keras和TensorFlow。模型對圖片中的每個對象實例生成包圍框（bounding boxes）和分割掩膜（segmentation masks）。基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）和ResNet101的主干（backbone）。

這個giuhub倉庫包含以下內(nèi)容：

  • 建立在FPN和ResNet101上的Mask R-CNN源代碼

  • MS COCO上的訓(xùn)練代碼

  • MS COCO上的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重

  • 可視化每一步的訓(xùn)練管道（pipline）的Jupyter notebooks

  • 用于多GPU訓(xùn)練的并行類

  • MS COCO上的指標評估

  • 在你自己的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的例子

源代碼有注釋而且設(shè)計得易于擴展。如果你在你的研究中用了這些代碼，請引用本倉庫。如果你從事3D視覺，你可能會覺得我們最近發(fā)布的Matterport3D數(shù)據(jù)集對你有用。

關(guān)于如何解析Mask R-CNN對象檢測和分割的Keras和TensorFlow代碼就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

向AI問一下細節(jié)

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