Mask RCNN in TensorFlow

这个项目试图去重新实现由Kaiming He等人提出的惊人的构想： Mask R-CNN

##环境要求

原先的环境要求：

• Tensorflow (>= 1.0)
• Numpy
• COCO dataset
• Resnet50

我的运行环境

• 操作系统：Windows 10
• Python 3.6.3
• Tensorflow 1.4.0

1. 进入 ./libs/datasets/pycocotools文件夹然后运行 make
2. 下载 COCO 的数据集, 把它们放在 ./data中, 然后执行 python download_and_convert_data.py 建立 tf-records. 这一条将会花费好长一段时间.
3. 下载预训练的 resnet50 模型, wget http://download.tensorflow.org/models/resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz, 把它解压完后放到./data/pretrained_models/里面
4. 进入 ./libs 执行 make
5. 执行 python train/train.py 开始训练
6. 这里可能还是会有很多很多的Bug，欢迎大家一起来修正它们

• ROIAlign
• COCO Data Provider
• Resnet50
• Feature Pyramid Network
• Anchor and ROI layer
• Mask layer
• Speedup anchor layer with cython
• Combining all modules together.
• Testing and debugging (in progress)
• Training / evaluation on COCO
• Add image summary to show some results
• Converting ResneXt
• Training >2 images

• 大家可以先移步原作者的仓库里面进行编辑
• 此处的代码仅做为测试
• Anything helps this repo, including discussion, testing, promotion and of course your awesome code.

此项目从下面借鉴了很多的代码

• TFFRCNN
• py-faster-rcnn
• faster_rcnn
• tf-models

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