gg修改器最新版7.1下载_gg修改器免费版

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1. 类别：ROI 中的目标的类别。和 RPN 不同（两个类别，前景或背景），这个网络更深并且可以将区域分类为具体的类别（人、车、椅子等）。它还可以生成一个背景类别，然后就可以弃用 ROI 了。

2. 边框精调：和 RPN 的原理类似，它的目标是进一步精调边框的位置和尺寸以将目标封装。

• 代码提示：分类器和边框回归器已在 fpn_classifier_graph() 中创建。

ROI 池化

在我们继续之前，需要先解决一些问题。分类器并不能很好地处理多种输入尺寸。它们通常只能处理固定的输入尺寸。但是，由于 RPN 中的边框精调步骤，ROI 框可以有不同的尺寸。因此，我们需要用 ROI 池化来解决这个问题。

图中展示的特征图来自较底层。

ROI 池化是指裁剪出特征图的一部分，然后将其重新调整为固定的尺寸。这个过程实际上和裁剪图片并将其缩放是相似的（在实现细节上有所不同）。

Mask R-CNN 的作者提出了一种方法 ROIAlign，在特征图的不同点采样，并应用双线性插值。在我们的实现中，为简单起见，我们使用 TensorFlow 的 crop_and_resize 函数来实现这个过程。

• 代码提示：ROI 池化在类 PyramidROIAlign 中实现。

4. 分割掩码

到第 3 节为止，我们得到的正是一个用于目标检测的 Faster R-CNN。而分割掩码网络正是 Mask R-CNN 的论文引入的附加网络。

掩码分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的：28×28 像素。但它们是由浮点数表示的软掩码，相对于二进制掩码有更多的细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网络的轻量性。在训练过程中，我们将真实的掩码缩小为 28×28 来计算损失函数，在推断过程中，我们将预测的掩码放大为 ROI 边框的尺寸以给出最终的掩码结果，每个目标有一个掩码。

• 代码提示：掩码分支网络在 build_fpn_mask_graph() 中。

建立一个颜色填充过滤器

和大多数图像编辑 app 中包含的过滤器不同，我们的过滤器更加智能一些：它能自动找到目标。当你希望把它应用到视频上而不是图像上时，这种技术更加有用。

训练数据集

通常我会从寻找包含所需目标的公开数据集开始。但在这个案例中，我想向你展示这个项目的构建循环过程，因此我将介绍如何从零开始构建一个数据集。

我在 flickr 上搜索气球图片，并选取了 75 张图片，将它们分成了训练集和验证集。找到图片很容易，但标注阶段才是困难的部分。

等等，我们不是需要数百万张图片来训练深度学习模型吗？实际上，有时候需要，有时候则不需要。我是考虑到以下两点而显著地减小了训练集的规模：

首先，迁移学习。简单来说，与其从零开始训练一个新模型，我从已在 COCO 数据集（在 repo 中已提供下载）上训练好的权重文件开始。虽然 COCO 数剧集不包含气球类别，但它包含了大量其它图像（约 12 万张），因此训练好的图像已经包含了自然图像中的大量常见特征，这些特征很有用。其次，由于这里展示的应用案例很简单，我并不需要令这个模型达到很高的准确率，很小的数据集就已足够。

有很多工具可以用来标注图像。由于其简单性，我最终使用了 VIA（VGG 图像标注器）。这是一个 HTML 文件，你可以下载并在浏览器中打开。标注最初几张图像时比较慢，不过一旦熟悉了用户界面，就能达到一分钟一个目标的速度。

VGG 图像标注器工具的用户界面

如果你不喜欢 VIA 工具，可以试试下列工具，我都测试过了：

• LabelMe：最著名的标注工具之一，虽然其用户界面有点慢，特别是缩放高清图像时。

• RectLabel：简单易用，只在 Mac 可用。

• LabelBox：对于大型标记项目很合适，提供不同类型标记任务的选项。

• COCO UI：用于标注 COCO 数据集的工具。

加载数据集

分割掩码的保存格式并没有统一的标准。有些数据集中以 PNG 图像保存，其它以多边形点保存等。为了处理这些案例，在我们的实现中提供了一个 Dataset 类，你可以通过重写几个函数来读取任意格式的图像。

VIA 工具将标注保存为 JSON 文件，每个掩码都是一系列多边形点。

• 代码提示：通过复制 coco.py 并按你的需要修改是应用新数据集的简单方法，我将新的文件保存为 ballons.py。

我的 BalloonDataset 类是这样定义的：

load_balloons 读取 JSON 文件，提取标注，然后迭代地调用内部的 add_class 和 add_image 函数来构建数据集。

load_mask 通过画出多边形为图像中的每个目标生成位图掩码。

image_reference 返回鉴别图像的字符串结果，以进行调试。这里返回的是图像文件的路径。

你可能已经注意到我的类不包含加载图像或返回边框的函数。基础的 Dataset 类中默认的 load_image 函数可以用于加载图像，边框是通过掩码动态地生成的。

验证该数据集

为了验证我的新代码可以正确地实现，我添加了这个 Jupyter notebook：inspect_balloon_data.ipynb。它加载了数据集，并可视化了掩码、边框，还可视化了 anchor 来验证 anchor 的大小是否拟合了目标大小。以下是一个 good example。

来自 inspect_balloon_data notebook 的样本

• 代码提示：为了创建这个 notebook 我复制了 inspect_data.ipynb（这是为 COCO 数据集写的），然后修改了代码的初始部分来加载 Balloons 数据集。

配置

这个项目的配置和训练 COCO 数据集的基础配置很相似，因此我只需要修改 3 个值。正如我对 Dataset 类所设置的，我复制了基础的 Config 类，然后添加了我的覆写：

基础的配置使用的是 1024×1024 px 的输入图像尺寸以获得最高的准确率。我保持了相同的配置，虽然图像相对较小，但模型可以自动地将它们重新缩放。

• 代码提示：基础的 Config 类在 config.py 中，BalloonConfig 在 balloons.py 中。

训练

Mask R-CNN 是一个规模很大的模型。尤其是在我们的实现中使用了 ResNet101 和 FPN，因此你需要一个 12GB 显存的 GPU 才能训练这个模型。我使用的是 Amazon P2 实例来训练这个模型，在小规模的数据集上，训练时间不到 1 个小时。

用以下命令开始训练，以从 balloon 的目录开始运行。这里，我们需要指出训练过程应该从预训练的 COCO 权重开始。代码将从我们的 repo 中自动下载权重。

如果训练停止了，用以下命令让训练继续：

• 代码提示：除了 balloon.py 以外，该 repo 还有两个例子：train_shapes.ipynb，它训练了一个小规模模型来检测几何形状；coco.py，它是在 COCO 数据集上训练的。

检查结果

inspect_balloon_model notebook 展示了由训练好的模型生成的结果。查看该 notebook 可以获得更多的可视化选项，并一步一步检查检测流程。

• 代码提示：这个 notebook 是 inspect_model.ipynb 的简化版本，包含可视化选项和对 COCO 数据集代码的调试。

颜色填充

现在我们已经得到了目标掩码，让我们将它们应用于颜色填充效果。方法很简单：创建一个图像的灰度版本，然后在目标掩码区域，将原始图像的颜色像素复制上去。以下是一个 good example：

• 代码提示：应用填充效果的代码在 color_splash() 函数中。detect_and_color_splash() 可以实现加载图像、运行实例分割和应用颜色填充过滤器的完整流程。

FAQ 环节

Q：我希望了解更多该实现的细节，有什么可读的？

A：按这个顺序阅读论文：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、FPN、Mask RCNN。

Q：我能在哪里提更多的问题？

A：我们的 repo 的 Issue 页面：https:///matterport/Mask_RCNN/issues

原文链接：https://engineering./splash-of-color-instance-segmentation-with-mask-n-and-tensorflow-7c761e238b46

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