对象检测 MASK RCNN 仅适用于 2 类
Object Detection MASK RCNN only for 2 classes
我使用 (https://github.com/matterport/Mask_RCNN) MASKRCNN 进行对象检测，一切正常。有没有办法只检测某些物体？有 80 多个 类 其中我只需要 2 件（如汽车和人）。我希望不检测到剩余的 类。如何删除它们？
我猜你正在使用默认的预训练 coco 模型进行检测，它带有 80 类。您可以训练自己的模型。
首先，你必须使用 VIA（VGG 图像注释器）来标记你想要预测的 类。
完成后，您必须对模型的代码进行一些更改。例如，如果您正在使用文件 "balloon.py"，则必须添加 类，在 load_mask() 函数和代码的其他部分。之后您就可以开始训练您的模型，然后用于检测和分割。
是的，对于 VIA，请尝试使用版本 1.0.0 作为 .json 文件的格式在更新版本中略有变化，这通常使它们与自定义数据集的训练不兼容。
检查一个例子here
我使用 (https://github.com/matterport/Mask_RCNN) MASKRCNN 进行对象检测，一切正常。有没有办法只检测某些物体？有 80 多个 类 其中我只需要 2 件（如汽车和人）。我希望不检测到剩余的 类。如何删除它们？
我猜你正在使用默认的预训练 coco 模型进行检测，它带有 80 类。您可以训练自己的模型。 首先，你必须使用 VIA（VGG 图像注释器）来标记你想要预测的 类。 完成后，您必须对模型的代码进行一些更改。例如，如果您正在使用文件 "balloon.py"，则必须添加 类，在 load_mask() 函数和代码的其他部分。之后您就可以开始训练您的模型，然后用于检测和分割。
是的，对于 VIA，请尝试使用版本 1.0.0 作为 .json 文件的格式在更新版本中略有变化，这通常使它们与自定义数据集的训练不兼容。
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