Mask_RCNN my.zip
经过修改,带有可以直接运行的demo.py的maskrcnn源码。分割Mask R-CNN框架中,主要完成了三件事情:1) 目标检测,直接在结果图上绘制了目标框。2) 目标分类,对于每一个目标,需要找到对应的类别。3) 像素级目标分割,在每个目标中,需要在像素层面区分,什么是前景,什么是背景。
文件列表
Mask_RCNN-my.zip
(预估有个88文件)
Mask_RCNN-master
MANIFEST.in
58B
images
3132016470_c27baa00e8_z.jpg
170KB
12283150_12d37e6389_z.jpg
67KB
8239308689_efa6c11b08_z.jpg
221KB
3651581213_f81963d1dd_z.jpg
147KB
4410436637_7b0ca36ee7_z.jpg
124KB
9247489789_132c0d534a_z.jpg
282KB
8734543718_37f6b8bd45_z.jpg
163KB
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