mmdetection mask rcnn代码讲解
时间: 2025-01-17 19:20:04 浏览: 81
### 关于MMDetection中Mask R-CNN代码解析
#### 配置文件调整
为了适应特定的数据集,在`mmdetection/configs/base/models/mask_rcnn_r50_fpn.py`配置文件内需做适当修改。具体来说,将预训练模型设置为`None`可以防止程序自动下载外部权重文件[^1]。此外,还需依据目标检测任务的需求更改分类数量参数`num_classes`以匹配自定义数据集中对象类别的总数。
#### 候选框生成机制
在Mask R-CNN框架内部,特征图上的每一个位置都会对应到原始图像上的一系列锚点(anchors)。这些锚点的数量由尺度(`anchor_scales`)和比例(`anchor_ratios`)共同决定;例如当基础锚点数目设定为3时,则意味着对于每一种组合方式会在图片空间产生三个不同大小或形状的区域建议作为潜在的目标边界框[^3]。
#### 主要组件介绍
- **Backbone**: 提取输入图片中的多层语义特征表示;
- **Neck(FPN)**: 对来自backbone的不同层次特征进行融合处理,增强网络的感受野并改善小物体识别效果;
- **RPN(Region Proposal Network)**: 负责生成高质量的对象提议框;
- **Head(BBox Head & Mask Head)**: 完成最终的位置回归以及分割掩膜预测工作。
```python
from mmdet.models import build_detector, detectors
class CustomMaskRCNN(detectors.BaseDetector):
def __init__(self,
backbone,
rpn_head=None,
roi_head=None,
train_cfg=None,
test_cfg=None,
pretrained=None):
super(CustomMaskRCNN, self).__init__()
# Backbone network initialization and configuration...
```
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