[App4AI] Mask R-CNN

[簡介]

 

使用 Mask R-CNN 演算法進行影像物件計數及分割,可應用於醫療影像分析、魚類影像分析、生物影像分析、先進駕駛輔助系統、自動駕駛車、工廠瑕疵檢測等。例如下圖,檢測人員是否有佩戴好口罩。

 

MaskRCNN APP 推論結果.png

 

 

[操作步驟及說明]

 

使用 MaskRCNN 訓練或物件偵測之前,請先確認 dataset 資料夾是否選擇正確。

“Select Dataset” 欄位旁邊的 “browse” 按鈕可以開啟 data 的資料夾位置,以利於使用者進行確認、修改。

 

MaskRCNN APP 選擇 dataset.png

 

準備:

1. annotation via json:開啟標註網頁進行影像標註。

2. delete log:刪除 log 資料夾。

 

MaskRCNN APP Prepare 區域.png

MaskRCNN APP 開啟標註網頁.png

MaskRCNN APP 刪除 log 資料夾.png

 

訓練:

標註完畢後,接著便可開始訓練。

 

備註:訓練前請保留 model 資料夾內的 mask_rcnn_coco.h5,刪除 mask_rcnn_mask.h5

 

MaskRCNN APP 訓練.png

 

推論:

推論有以下幾種方式:

4.inference:推論單張影像,可以在 Parameter 的 inference image path 設定想推論的圖片路徑(在 data folder 所選擇的資料夾下)。

5.evaluation mAP:計算 valid 資料夾的 mAP。

6.inference api:使用網頁進行影像推論。按下 “6.inference api” 按鈕後,再按下 “7.inference api browser” 按鈕來開啟網頁。

 

請務必確認 inference image path (想推論的圖片路徑) 以及 inference model path (推論模型名稱)後再進行推論。

 

MaskRCNN APP 推論區域.png

MaskRCNN APP 推論單張.png

MaskRCNN APP 計算 mAP.png

MaskRCNN APP 推論 api.png

 

 

 

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