PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战：训练自己的数据集【331003】安装项目1
本仓库提供了一个资源文件，详细介绍了如何在PyTorch环境下使用Mask R-CNN进行图像实例分割，并训练自己的数据集。以下是资源文件的主要内容：
2.1 官方建议的安装需求
在开始安装之前，请确保您的系统满足以下官方建议的安装需求：
- 操作系统：Linux / macOS / Windows
- Python版本：3.6 或更高
- PyTorch版本：1.4 或更高
- CUDA版本：10.1 或更高（如果使用GPU）
- 其他依赖库：详见requirements.txt
2.2 逐步安装过程（Step-by-step installation）
本节详细介绍了从零开始安装和配置Mask R-CNN项目的步骤。按照以下步骤操作，您将能够顺利完成安装：
- 克隆仓库：首先，克隆本仓库到您的本地环境。
- 创建虚拟环境：建议使用虚拟环境来隔离项目的依赖。
- 安装依赖库：使用
pip安装项目所需的所有依赖库。 - 下载预训练模型：下载Mask R-CNN的预训练模型，以便进行迁移学习。
- 配置数据集：按照指南配置您的自定义数据集。
- 训练模型：运行训练脚本，开始训练您的模型。
4.1 图像标注工具labelme的安装与使用
在进行图像实例分割之前，您需要对图像进行标注。本节介绍了如何安装和使用labelme工具来标注您的图像数据集：
- 安装labelme：使用
pip安装labelme工具。 - 标注图像：打开
labelme，按照界面提示对图像进行标注。 - 导出标注数据：将标注结果导出为COCO格式或其他支持的格式。
4.2 注意事项
在安装和使用过程中，请注意以下事项：
- 确保所有依赖库的版本兼容。
- 在训练过程中，监控GPU使用情况，避免资源耗尽。
- 定期保存模型权重，以便在训练中断后恢复。
通过本仓库提供的资源文件，您将能够顺利完成Mask R-CNN的安装和训练，实现图像实例分割的目标。