Mask_RCNN 环境配置及训练

numpy==1.19.5
scipy==1.2.1
pillow==8.2.0
cython==0.29.22
matplotlib==3.3.4
scikit-image==0.17.2
tensorflow==1.15.0
keras==2.2.5
opencv-python==4.3.0.38
h5py==2.10.0
imgaug
IPython[all]
pycocotools

注意： 因为在TensorFlow 1.x中，`tf.reduce_mean`的参数是`keep_dims`（带下划线），而在TensorFlow 2.x中改为`keepdims`（无下划线）；`Keras==2.2.5` (与TF 1.x兼容) 而 `Keras==2.10.0` (与TF 2.x兼容)、`numpy==1.19.5` (TF 1.15兼容) 而 `numpy==1.23.5` (TF 2.x兼容)

所以版本过高、库之间版本不兼容会导致以下报错：

Traceback (most recent call last):

File "balloon.py", line 364, in <module>

train(model)

File "balloon.py", line 199, in train

layers='heads')

File "E:\machine-vision\Mask_RCNN-master\mrcnn\model.py", line 2354, in train

self.compile(learning_rate, self.config.LEARNING_MOMENTUM)

File "E:\machine-vision\Mask_RCNN-master\mrcnn\model.py", line 2173, in compile

tf.reduce_mean(layer.output, keepdims=True)

TypeError: reduce_mean() got an unexpected keyword argument 'keepdims'

三、测试环境

可以用coco数据集或balloon数据集进行测试，分别为：

1、使用coco

python 复制代码

python coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=E:/machine-vision/Mask_RCNN-master/mask_rcnn_coco.h5 --download=True

数据集和权重文件位置自行调整，如不需要再下载数据，就把 --download=True 删掉或改为False

2、使用balloon

python 复制代码

python balloon.py train --dataset="E:/machine-vision/dataset/balloon_dataset/balloon" --weights="E:/machine-vision/Mask_RCNN-master/mask_rcnn_balloon.h5"

训练的权重文件会保存在log文件夹下

四、测试

1、使用coco

python 复制代码

python coco.py evaluate --dataset=/path/to/coco/ --model=last

2、使用balloon

python 复制代码

python balloon.py splash --weights="E:/machine-vision/Mask_RCNN-master/mask_rcnn_balloon.h5" --image="E:/machine-vision/dataset/balloon_dataset/balloon/train/699765866_abaad7274d_b.jpg"