Mask R-CNN TensorFlow 实验

Josie

源码

推荐使用：Python2.7+，TensorFlow1.0.0+，cuDNN5.1

我的实验环境：Python3.6（需要修改与Python2版本不兼容的地方），TensorFlow1.1.0 （在TensorFlow1.3.0版本下测试有问题，建议使用1.1.0或1.0.0版本），cuDNN5.1

Step 1： Go to ./libs/datasets/pycocotools and make run，执行命令：

cd ./libs/datasets/pycocotools
make run

Step 2： Download COCO dataset, place it into ./data, then run python download_and convert_data.py to build tf-records. It takes a while.

COCO dataset在目录中的结构为：

./data
    ./coco
        ./annotations
        ./train2014
        ./val2014

转到FastMaskRCNN-master主目录下，执行命令：

python download_and_convert_data.py

82783 images转换需要很长时间，全部转换成功之后会显示：

Finished converting the coco dataset!

Step 3： Download pretrained resnet50 model, unzip it, and place it into ./data/pretrained_models

Step 4： Go to ./libs and run make

cd libs
make

SyntaxError:Missing parentheses in call to 'print'.

对./libs/setup.py文件line 85进行修改：

print(extra_postargs)

AttributeError:'dict' object has no attribute 'iteritems'

对./libs/setup.py文件line 51进行修改：

for k,v in cudaconfig.items():

可能会报cython相关的错误，忘记保存具体的错误了,安装cython就能解决了。

sudo apt-get install cython

Step 5： Run python train/train.py for training

cd ./train