本人用的是楼上的链接运行的mask RCNN。在这之前接触过一个月不到的python。对代码中的很多问题也是似懂非懂，各种百度之后还是踩到了一些坑，在此做个记录。

1.GPU配置。本人是win10 8G内存 1060显卡。在配置tensorflow时候并没有出现很多问题，有的一些小问题也在搜索之后找到了解答，配置GPU时候唯一让我觉得不适的就是cuda的版本。由于tensorflow的版本兼容性问题，我最终选得是CUDA9.0，vs2015。别的应该就没有问题了。在上面博主的环境配置中有一个配置CV2和pycocotools。这个我建议在搜索时候选择最新的回答就行。仔细找一找可以找到安装方法。

2.本人在运行上面博主链接的自己训练集上训练模型时，在jupyter上运行下面这条代码时显示no named config。当时以为是没有在python装这个库，结果装了之后又出现了另外的关于config错误。后来我重装python之后还是如此。直至我跑了博主之前的代码才发现，这里的import config是下载博主代码时文件里自带的一个config.py文件。发现的关键就是代码里的一行回车，都是import xxx为什么在中间要隔开呢？仔细一想才明白，前面的import是导入python自带库，后面的import是导入工程文件所在目录下的下载下来的库，并不是python自带库里的，所以要一行回车隔开。之后我在jupyter里导入这个config.py文件之后错误就没有了。代码也正常运行。

from config import Config

    总结一下，mask rcnn是我的毕业设计论文中的重要一部分。为了跑通mask rcnn也是费劲心思。本来希望一步步来先跑通CNN和RCNN。但是在运行代码过程中发现了theano这个库。结果由于theano已经停止更新，其版本也不再兼容anaconda3以上的python，所以在经过长久的测试和煎熬之后我放弃了theano。直到放弃theano之后才正确的看到tensorflow的强大。为此，我利用tensorflow的代码跑通了CNN和RCNN，在之后就是现在的mrcnn，论文也算有了头绪。现在回想起来也并不是很麻烦，不过倒是走了很多的theano上的死路。不过也算是学到了很多吧，不亏。

    在此列举了几点自己以后应该注意的地方：

1.结合现实，先了解一下版本兼容性，再考虑下载什么版本。

2.网上搜索心得很多都是老版本，并不适用，尽量寻找新版本，有利于自己工作的进展。

3.当代码运行过程中出现问题，尽量先查看周围环境问题，再寻找编辑器问题，要不然很容易走弯路，增加时间消耗。