[LEADERG AI ZOO]Jupyter-Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras

[簡介]

 

使用 MaskRCNN 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。

 

 

[操作步驟及說明]

 

主要流程如下:

標記影像 -> 訓練影像 -> 各種影像推論

 

1. 1_annotation_via_json.ipynb

開啟網頁進行影像標註。

參數說明:

--port: 8801 為標註網頁所使用的埠,如果使用者該埠被佔用的話,請自行更換其他埠值

 

2. 2_delete_log.ipynb

刪除 log 檔資料夾。

 

3. 3_kill_tensorboard.ipynb

在使用 tensorboard 之前,先關閉舊有的 tensorboard 。

 

4. 4_train.ipynb

開始訓練。

參數說明:

--dataset: 訓練資料集路徑

--weights_path: 預訓練模型路徑

--weights_dir: 訓練模型儲存位置

--predefined_classes_txt: 類別名稱,需含 background (背景) 類別

--logs: 儲存訓練訊息的資料夾位置

 

5. 5_tensorboard.ipynb

開啟 tensorboard 查看訓練狀況。

看完訓練狀況後請再次執行 3_kill_tensorboard.ipynb,關閉 tensorboard。

 

參數:

--logs: 需和 4_train.ipynb 的 --logs 所設定的值相同

 

6. 6_inference.ipynb

推論影像。

 

參數說明:

--weights: 推論模型路徑

--image: 推論影像路徑

--predefined_classes_txt: 類別名稱,務必和訓練時所設定的值一模一樣

 

MaskRCNN.png

 

7. 7_evaluation_mAP.ipynb

計算影像資料夾 mAP。

 

參數說明:

--weights_path: 推論模型路徑

--DATA_DIR: 資料集位置

--PREDEFINED_CLASSES_PATH: 類別名稱,務必和訓練時所設定的值一模一樣

--Inference_DATA_DIR: 要計算的資料夾名稱,有 train、val 兩種,若在資料集位置中有 test 資料夾,也可設定 test

 

8. 8_inference_api.ipynb

使用網頁進行影像推論。若無更改 port 值,可執行 9_inference_api_browser.ipynb 來開啟網頁。

 

參數說明:

--port: 推論網頁所使用的埠,如果使用者該埠被佔用的話,請自行更換其他埠值

--weights_path: 推論模型路徑

--predefined_classes_txt: 類別名稱,務必和訓練時所設定的值一模一樣

 

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