Mask R-CNN源码（TensorFlow版本）

Mask R-CNN源码，需要python3、tensorflow>=1.3 、Keras>=2.08、 h5py、 scipy、scikit-image、 cython 、numpy+mkl

“““
Mask R-CNN
Configurations and data loading code for MS COCO.

Copyright （c） 2017 Matterport Inc.
Licensed under the MIT License （see LICENSE for details）
Written by Waleed Abdulla

------------------------------------------------------------

Usage: import the module （see Jupyter notebooks for examples） or run from
       the command line as such:

    # Train a new model starting from pre-trained COCO weights
    python3 coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=coco

    # Train a new model starting from ImageNet weights
    python3 coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=imagenet

    # Continue training a model that you had trained earlier
    python3 coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=/path/to/weights.h5

    # Continue training the last model you trained
    python3 coco.py train --dataset=/path/to/coco/ --model=last

    # Run COCO evaluatoin on the last model you trained
    python3 coco.py evaluate --dataset=/path/to/coco/ --model=last
“““

import os
import time
import numpy as np

# Download and install the Python COCO tools from https://github.com/waleedka/coco
# That‘s a fork from the original https://github.com/pdollar/coco with a bug
# fix for Python 3.
# I submitted a pull request https://github.com/cocodataset/cocoapi/pull/50
# If the PR is merged then use the original repo.
# Note: Edit PythonAPI/Makefile and replace “python“ with “python3“.
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval
from pycocotools import mask as maskUtils

import zipfile
import urllib.request
import shutil

from config import Config
import utils
import model as modellib

# Root directory of the project
ROOT_DIR = os.getcwd（）

# Path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join（ROOT_DIR “mask_rcnn_coco.h5“）

# Directory to save logs and model checkpoints if not provided
# through the command line argument --logs
DEFAULT_LOGS_DIR = os.path.join（ROOT_DIR “logs“）
DEFAULT_DATASET_YEAR = “2014“

############################################################
#  Configurations
############################################################


class CocoConfig（Config）:
    “““Configuration for training on MS COCO.
    Derives from the base Config class and overrides values specific
    to the COCO dataset.
    “““
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = “coco“

    # We use a GPU with 12GB memory which can fit two images.
    # Adjust down if you use a smaller GPU.
    IMAGES_PER_GPU = 2

    # Uncomment to train on 8 GPUs （default is 1）
    # GPU_COUNT = 8

    # Number of classes （including background）
    NUM_CLASSES = 1 + 80  # COCO has 80 classes


############################################################
#  Dataset
############################################################

class CocoDataset（utils.Dataset）:
    def load_coco（self dataset_dir subset year=DEFAULT_DATASET_YEAR class_ids=None
                  class_map=None return_coco=False auto_download=False）:
 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\
     文件          51  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\.gitignore
     文件        1095  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\LICENSE
     文件       10431  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\README.md
     目录           0  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\
     文件       70770  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_activations.png
     文件      764709  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_anchors.png
     文件      908404  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_final.png
     文件       13755  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_histograms.png
     文件        9981  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_masks.png
     文件      719616  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_refinement.png
     文件       44117  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\detection_tensorboard.png
     文件      892357  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\donuts.png
     文件      951532  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\sheep.png
     文件      939244  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\assets\street.png
     文件       20737  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\coco.py
     文件        6192  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\config.py
     文件     1551456  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\demo.ipynb
     目录           0  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\
     文件      140945  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\1045023827_4ec3e8ba5c_z.jpg
     文件       68354  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\12283150_12d37e6389_z.jpg
     文件      208110  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\2383514521_1fc8d7b0de_z.jpg
     文件      133711  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\2502287818_41e4b0c4fb_z.jpg
     文件      181227  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\2516944023_d00345997d_z.jpg
     文件      180424  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\25691390_f9944f61b5_z.jpg
     文件      124808  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\262985539_1709e54576_z.jpg
     文件      173689  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\3132016470_c27baa00e8_z.jpg
     文件      160935  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\3627527276_6fe8cd9bfe_z.jpg
     文件      150547  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\3651581213_f81963d1dd_z.jpg
     文件      122553  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\3800883468_12af3c0b50_z.jpg
     文件       96266  2017-12-24 07:25  Mask_RCNN-master\images\3862500489_6fd195d183_z.jpg
............此处省略26个文件信息