maskrcnn facebook docker安装

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mob64ca12eb7baf 2024-02-08 07:29:58 ©著作权

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使用 Docker 安装 Mask R-CNN

简介

Mask R-CNN 是一种用于实例分割的深度学习模型，它结合了 Faster R-CNN 和 FCN (Fully Convolutional Networks) 的优点，能够同时检测和分割图像中的实例。Facebook 提供了一个 Docker 镜像，可以方便地安装和使用 Mask R-CNN。

本文将介绍如何使用 Docker 安装 Mask R-CNN，并附上相应的代码示例。

环境准备

在开始之前，您需要先安装 Docker。请根据自己的操作系统选择相应的安装方法。

Windows:
macOS:
Linux: 根据您的发行版选择适合的安装方法

下载 Mask R-CNN Docker 镜像

首先，我们需要从 Docker Hub 上下载 Mask R-CNN 的镜像。在终端或命令行中执行以下命令：

docker pull matterport/maskrcnn-benchmark:v2

这将从 Docker Hub 下载并安装 Mask R-CNN 的 Docker 镜像。

启动容器

下载完镜像后，我们可以使用以下命令来启动一个容器：

docker run -it --gpus all --shm-size=8g --name maskrcnn matterport/maskrcnn-benchmark:v2

解释一下上面的命令：

-it：以交互模式运行容器。
--gpus all：指示 Docker 使用所有可用的 GPU。
--shm-size=8g：设置容器的共享内存大小为 8GB，这是 Mask R-CNN 运行所需的最低要求。
--name maskrcnn：为容器指定一个名称，以便后续可以方便地引用它。
matterport/maskrcnn-benchmark:v2：指定要使用的镜像。

启动容器后，您将进入一个带有预装 Mask R-CNN 的 Docker 容器的命令行界面。

使用 Mask R-CNN

在 Docker 容器中可以直接使用 Mask R-CNN 进行实例分割任务。以下是一个简单的示例代码，演示了如何加载和使用 Mask R-CNN 模型对图像进行实例分割。

import torch
from torchvision import transforms

# 加载预训练的 Mask R-CNN 模型
model = torch.hub.load('facebookresearch/detectron2', 'mask_rcnn_R_50_FPN_3x')

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")

# 对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
input_image = transform(image)

# 将输入图像送入模型进行推理
output = model([input_image])

# 显示预测结果
v = Visualizer(image[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
out = v.draw_instance_predictions(output["instances"].to("cpu"))
plt.imshow(out.get_image()[:, :, ::-1])
plt.axis("off")
plt.show()

上述代码首先使用 torch.hub.load 方法加载了一个预训练的 Mask R-CNN 模型，然后加载了一张图像，并进行了必要的预处理。接下来，我们将输入图像送入模型进行推理，并使用可视化工具展示了预测结果。