mask_rcnn_demo

这是Matterport的的实现 基于当前使用Dockerfile，因为cuda / gpu非常烦人。 对于气球数据集（默认数据集） 脚步： 将气球数据集添加到数据集/气球。 找到 docker build -t mrcnn . docker run -it mrcnn /bin/bash 确保您进入了正确的目录。 “样本/气球” python3 balloon.py train --dataset=/maskrcnn/datasets/balloon --weights=coco （ python3 balloon.py train --dataset=/maskrcnn/datasets/balloon --weights=coco ） 标记图像 我通常使用在线网站来标记图像，请在找到。 确保“导出”注释（转到“注释”->“导出为Json”）。格式应与气球数据集中的格式相同（