Mask_RCNN

时间:2024-04-09 06:52:45
【文件属性】:

文件名称:Mask_RCNN

文件大小:73.68MB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-04-09 06:52:45

Python

遮罩R-CNN用于目标检测和分割 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow的的实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于功能金字塔网络(FPN)和ResNet101主干网。 该存储库包括: 基于FPN和ResNet101构建的Mask R-CNN的源代码。 MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练砝码 Jupyter笔记本电脑可在每个步骤可视化检测管线 用于Multi-GPU训练的ParallelModel类 评估MS COCO指标(AP) 在自己的数据集上进行训练的示例 该代码已记录并设计为易于扩展。如果您在研究中使用它,请考虑引用该存储库(下面的bibtex)。如果您从事3D视觉工作,您可能会发现我们最近发布的数据集也很有用。此数据集是由我们的客户捕获的3D重构空间创建的,这些客户同意将其公开提供给学术用途。您可以看到更多示例。 入门 是


【文件预览】:
Mask_RCNN-master
----MANIFEST.in(58B)
----images()
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--------12283150_12d37e6389_z.jpg(67KB)
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--------7581246086_cf7bbb7255_z.jpg(142KB)
----requirements.txt(119B)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------detection_refinement.png(703KB)
--------detection_histograms.png(13KB)
--------mapping_challenge.png(613KB)
--------balloon_color_splash.gif(9.21MB)
--------project_ice_wedge_polygons.png(1MB)
--------4k_video.gif(11.61MB)
--------detection_tensorboard.png(43KB)
--------detection_anchors.png(747KB)
--------project_usiigaci2.gif(609KB)
--------project_grass_gis.png(579KB)
--------detection_masks.png(10KB)
--------project_shiny1.jpg(216KB)
--------street.png(890KB)
--------detection_activations.png(69KB)
--------detection_final.png(887KB)
--------project_3dbuildings.png(959KB)
--------images_to_osm.png(983KB)
--------project_usiigaci1.gif(2.54MB)
--------nucleus_segmentation.png(708KB)
----setup.cfg(99B)
----samples()
--------balloon()
--------demo.ipynb(1.48MB)
--------coco()
--------nucleus()
--------shapes()
----setup.py(2KB)
----README.md(13KB)
----mrcnn()
--------config.py(9KB)
--------utils.py(33KB)
--------model.py(124KB)
--------__init__.py(1B)
--------visualize.py(19KB)
--------parallel_model.py(7KB)
----.gitignore(569B)

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