如何解析MaskR-CNN對(duì)象檢測(cè)和分割的Keras和TensorFlow代碼

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Mask R-CNN目標(biāo)檢測(cè)和對(duì)象分割Keras和TensorFlow的實(shí)現(xiàn)代碼。

這個(gè)實(shí)現(xiàn)基于Python 3、Keras和TensorFlow。模型對(duì)圖片中的每個(gè)對(duì)象實(shí)例生成包圍框（bounding boxes）和分割掩膜（segmentation masks）?；谔卣鹘鹱炙W(wǎng)絡(luò)（FPN）和ResNet101的主干（backbone）。

這個(gè)giuhub倉(cāng)庫(kù)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(biāo)評(píng)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(jì)得易于擴(kuò)展。如果你在你的研究中用了這些代碼，請(qǐng)引用本倉(cāng)庫(kù)。如果你從事3D視覺，你可能會(huì)覺得我們最近發(fā)布的Matterport3D數(shù)據(jù)集對(duì)你有用。

關(guān)于如何解析Mask R-CNN對(duì)象檢測(cè)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(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

本文標(biāo)題：如何解析MaskR-CNN對(duì)象檢測(cè)和分割的Keras和TensorFlow代碼
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