【源码】基于Python的实例分割框架

项目简介

本项目是基于Python的实例分割框架，运用Mask R - CNN模型开展物体检测与分割工作。该框架基于COCO数据集训练，并提供评估模型性能的API，具备数据处理、模型定义、训练、检测、评估以及数据可视化等功能。

项目的主要特性和功能

1. 实例分割：借助Mask R - CNN模型完成实例分割，检测图像中的物体并生成对应掩码。
2. COCO数据集支持：支持使用COCO数据集进行训练和评估。
3. 训练和评估API：提供用于训练和评估模型的API，涵盖加载数据、配置模型参数、训练及评估模型性能等操作。
4. 数据可视化：提供可视化工具，可展示模型结果和性能，如图像、边界框、掩码等。
5. 多GPU支持：支持多GPU并行处理，提升训练和推理效率。

安装使用步骤

1. 环境准备：
   • 安装Python 3.6及以上版本。
   • 安装Keras、TensorFlow、OpenCV等所需的库和模块。
2. 下载项目文件：从项目仓库下载项目文件，包含代码、模型权重和数据集。
3. 配置参数：依据项目需求，配置GPU数量、图像大小、学习率等模型参数。
4. 数据预处理：准备COCO数据集，包括训练和验证数据。
5. 模型训练：使用提供的API加载数据、配置模型并进行训练。
6. 模型评估：使用提供的API加载验证数据并评估模型性能。
7. 结果可视化：使用提供的可视化工具查看模型结果和性能。

注意：实际使用时可能需根据项目具体实现和文档对上述步骤进行调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】