MaskRCNN配置（目标检测算法+语义分割算法）

建立虚拟环境

conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip

激活命令：conda activate MaskRCNN

退出命令：conda deactivate

安装环境（也可根据requiremens.txt文件一键安装）

# 有显卡使用gpu版，没显卡就不要-gpu
# 这个版本配套的是CUDA10.1和cudnn7.6.5
pip install tensorflow-gpu==1.14.0

# 避免多余错误使用keras2.2.5
pip install keras-gpu==2.2.5

装好tensorflow和keras后numpy、scipy之类的包已经顺带装好了，接下来就是查漏补缺，根据requiremens补充

pip install pillow
 
pip install cython
 
pip install matplotlib
 
#这个推荐pip安装 conda装的容易出问题阉割版opencv
pip install opencv-python
pip install h5py
pip install scikit-image
pip install jupyter
pip install install ipython

有一个重点是imgaug这个包，requirements里面没有说安装shapely，不装这个是没法安装imgaug的

pip install shapely
 
pip install imgaug

clone MaskRCNN库（有两种下载途径选择其一）

git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git

git clone https://gitee.com/kongmo/Mask_RCNN.git

安装 pycocotools

（注：须要Visual C++2015 build tools）

最后，安装pycocotools工具，windows和linux下安装方法不一样，windows下安装必需要有visual c++2015这个东西，没有的话能够参考https://github.com/philferriere/cocoapi来安装vc++2015，必须是在线安装，有这个以后就能安装pycocotool了

• clone pycocotools 库

  git clone https://github.com/philferriere/cocoapi.git

  git clone https://gitee.com/ACANX/cocoapi.git

• 使用 pip安装pycocotools库

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
pip install git+https://gitee.com/ACANX/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

下载预训练权重

官方给出的下载地址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

样例有一个作气球和coco数据集的，看名称就能够简单分辨，下载对应的就行

下载好的mask_rcnn_coco.h5文件放在项目下文件夹内

测试

• 进入MaskRCNN虚拟环境打开jupyter notebook

• 打开演示文稿

• 执行文件

• 运行目标检测结果

参考资料

Win10下快速复现Mask_RCNN避坑指南

Mask RCNN with Keras and Tensorflow (pt.1) Setup and Installation

【Tensorflow】Windows安装tensorflow错误缘由查询、卸载tensorflow与从新安装

Anaconda建立、激活、退出、删除虚拟环境

Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题

神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置

干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理

【实践】MaskRCNN——01.环境配置（基于Anaconda）

本文由博客群发一文多发等运营工具平台 OpenWrite 发布