跑通项目的模板

shaoheshaohe

字幕：这里是易学智能，欢迎来到AI干货学堂。今天的主题是跑通MaskRCNN

视频：标题页

字幕：这是计算机视觉领域的经典项目，属于目标检测、目标分割的范畴。

视频：

项目名：MaskRCNN

AI环境：Keras

操作系统：Ubuntu

论文：

Github：

停留>= 3s

字幕：从以下几方面讲解代码运行

视频：

开机与数据准备

推理过程

CoCo数据集的训练

自定义数据集的训练

停留>= 3s；然后“开机与数据准备”闪烁两次

字幕：打开易学智能平台，选择配置并开机。基本过程如上所示。

选用“DL全家桶”，1080ti显卡，XXGB内存，XX核CPU。

视频：

易学智能网址、二维码

选配置的过程

配置清单(停留3s)

操作系统：

显卡：

内存：

CPU：

开发环境：

字幕：关于开机、X2Go远程连接的更多信息，不熟悉的，请自行查看教程。

Ubuntu开机教程、二维码

视频：

X2Go连接Win/Ubuntu-Ubuntu、二维码

X2Go连接MAC-Ubuntu、二维码

字幕：在X2Go远程桌面，我们在PublicData找到MaskRCNN的代码、COCO数据集、预训练权重。

视频：

X2Go远程连接

找到MaskRCNN代码

清单：

MaskRCNN (keras)

代码：/home/ubuntu/MyFiles/PublicData/…

COCO 2014数据集：

预训练权重：

字幕：将这些压缩包，复制到user_space

视频：

复制过程：右键单击-复制，右键-粘贴

展示，全部复制完成后的user_space

字幕：打开终端，逐一解压这些压缩包

视频：

在user_space，右键单击-在此打开终端

输入tar zxvf xxx.tar.gz

清单：

解压命令

字幕：解压完成后，可删除压缩包。此时，user_space如上所示。

视频：

完成后解压、删除后的user_space

字幕：现在进入第二部分，推理

视频：

“推理”闪烁两次

字幕：打开PyCharm，并在PyCharm打开该项目。

视频：

打开pycharm与项目的过程

字幕：初次使用，需选择python解释器

视频：

选择过程

字幕：选好后，pycharm会建立索引，这可能会占用几分钟。

视频：

建立索引

字幕：回到user_space，在测试目录放入测试图片。

视频：

操作过程，

加文字：测试目录：xx/…

字幕：回到pycharm，打开test.py，运行。

视频：

打开与运行过程

字幕：到结果目录，查看结果。

视频：

操作过程

加文字：结果目录：xx/…

字幕：现在进入第三阶段，COCO数据集的训练。

视频：

“COCO数据集的训练”闪烁两次

字幕：打开train_coco.py，直接运行。

视频：

过程

字幕：在Pycharm信息窗口，可以看到，训练已经开始。

视频：

信息窗口加框

字幕：最后，自定义数据集的训练。

视频：

“自定义数据集的训练”闪烁两次

字幕：首先，请按COCO数据集的格式，准备数据。它包含两个目录，即train与val，分别包含训练、验证的图片集；另有两个json文件，对应于训练集、验证集的标注。

视频：

打开自定义的数据集，展示四项

字幕：如何准备这样的数据集，请参考易学智能的其他相关教程。

字幕：自定义数据集，假设取名为Bread。将Bread目录放在user_space，它包含两个子目录、两个json文件。

状态

字幕：如何将自定义数据上传到主机，请阅读教程。

视频：

数据传输汇总: 教程、二维码

网盘高速传输: 教程、二维码

网页上传下载: 教程、二维码

字幕：然后，在pycharm，复制balloon目录，并重命名为bread。

视频：

字幕：修改train.py

视频：

字幕：运行train.py

视频：

字幕：训练完成后，对test.py做如下修改，然后运行它，即可查看测试效果。

视频：

字幕：MaskRCNN项目的运行，到此基本结束。特别指出四点。各种高级内容，请各位自行探索了哦。

视频：

四条说明的文字

内置代码对Github原始代码做了少量修改，以提高易用性

推理时，部分参数是可修改的

训练时，部分参数是可修改的

训练是个复杂的过程，技巧很多，获得好效果可不容易

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