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在Pytorch中使用Mask R-CNN進(jìn)行實例分割操作

 更新時間：2020年06月24日 11:55:17   作者：valuetimer  
這篇文章主要介紹了在Pytorch中使用Mask R-CNN進(jìn)行實例分割操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在這篇文章中，我們將討論mask R-CNN背后的一些理論，以及如何在PyTorch中使用預(yù)訓(xùn)練的mask R-CNN模型。

1.語義分割、目標(biāo)檢測和實例分割

之前已經(jīng)介紹過：

1、語義分割：在語義分割中，我們分配一個類標(biāo)簽（例如。狗、貓、人、背景等）對圖像中的每個像素。

2、目標(biāo)檢測：在目標(biāo)檢測中，我們將類標(biāo)簽分配給包含對象的包圍框。

一個非常自然的想法是把兩者結(jié)合起來。我們只想在一個對象周圍識別一個包圍框，并且找到包圍框中的哪些像素屬于對象。 換句話說，我們想要一個掩碼，它指示（使用顏色或灰度值）哪些像素屬于同一對象。 產(chǎn)生上述掩碼的一類算法稱為實例分割算法。mask R-CNN就是這樣一種算法。

實例分割和語義分割有兩種不同

1、在語義分割中，每個像素都被分配一個類標(biāo)簽，而在實例分割中則不是這樣。

2、在語義分割中，我們不區(qū)分同一類的實例。例如，語義分割中屬于“Person”類的所有像素都將在掩碼中分配相同的顏色/值。在實例分割中，它們被分配到不同的值，我們能夠告訴它們哪個像素對應(yīng)于哪個人。 要了解更多關(guān)于圖像分割的信息，請查看我們已經(jīng)詳細(xì)解釋過的帖子。

Mask R-CNN結(jié)構(gòu)

mask R-CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是我們以前討論過的FasterR-CNN的擴(kuò)展。

回想一下，faster R-CNN架構(gòu)有以下組件

卷積層：輸入圖像經(jīng)過幾個卷積層來創(chuàng)建特征圖。如果你是初學(xué)者，把卷積層看作一個黑匣子，它接收一個3通道的輸入圖像，并輸出一個空間維數(shù)小得多（7×7），但通道非常多（512）的“圖像”。

區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)（RPN）。卷積層的輸出用于訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)提取包圍對象的區(qū)域。

分類器：同樣的特征圖也被用來訓(xùn)練一個分類器，該分類器將標(biāo)簽分配給框內(nèi)的對象。

此外，回想一下，F(xiàn)asterR-CNN 比 Fast R-CNN更快，因為特征圖被計算一次，并被RPN和分類器重用。 mask R-CNN將這個想法向前推進(jìn)了一步。除了向RPN和分類器提供特征圖外，mask R-CNN還使用它來預(yù)測邊界框內(nèi)對象的二值掩碼。 研究 MaskR-CNN的掩碼預(yù)測部分的一種方法是，它是一個用于語義分割的完全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）。唯一的區(qū)別是在mask R-CNN里，F(xiàn)CN被應(yīng)用于邊界框，而且它與RPN和分類器共享卷積層。 下圖顯示了一個非常高層次的架構(gòu)。

2.在PyTorch中使用mask R-CNN[代碼]

在本節(jié)中，我們將學(xué)習(xí)如何在PyTorch中使用預(yù)先訓(xùn)練的MaskR-CNN模型。

2.1.輸入和輸出

mask R-CNN模型期望的輸入是張量列表，每個張量的類型為（n，c，h，w），元素在0-1范圍內(nèi)。圖像的大小隨意。

n是圖像的個數(shù)

c為通道數(shù) RGB圖像為3

h是圖像的高度

w是圖像的寬度

模型返回 ：

包圍框的坐標(biāo)

模型預(yù)測的存在于輸入圖像中的類的標(biāo)簽以及對應(yīng)標(biāo)簽的分?jǐn)?shù)

標(biāo)簽中每個類的掩碼。

2.2 預(yù)訓(xùn)練模型

model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

2.3 模型的預(yù)測 

COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [
  '__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus',
  'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign',
  'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow',
  'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A', 'N/A',
  'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
  'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket',
  'bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl',
  'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
  'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'N/A', 'dining table',
  'N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone',
  'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book',
  'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'
]
 
def get_prediction(img_path, threshold):
 img = Image.open(img_path)
 transform = T.Compose([T.ToTensor()])
 img = transform(img)
 pred = model([img])
 print('pred')
 print(pred)
 pred_score = list(pred[0]['scores'].detach().numpy())
 pred_t = [pred_score.index(x) for x in pred_score if x>threshold][-1]
 print("masks>0.5")
 print(pred[0]['masks']>0.5)
 masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()
 print("this is masks")
 print(masks)
 pred_class = [COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES[i] for i in list(pred[0]['labels'].numpy())]
 pred_boxes = [[(i[0], i[1]), (i[2], i[3])] for i in list(pred[0]['boxes'].detach().numpy())]
 masks = masks[:pred_t+1]
 pred_boxes = pred_boxes[:pred_t+1]
 pred_class = pred_class[:pred_t+1]
 return masks, pred_boxes, pred_class

代碼功能如下：

從圖像路徑中獲取圖像

使用PyTorch變換將圖像轉(zhuǎn)換為圖像張量

通過模型傳遞圖像以得到預(yù)測結(jié)果

從模型中獲得掩碼、預(yù)測類和包圍框坐標(biāo)

每個預(yù)測對象的掩碼從一組11個預(yù)定義的顏色中隨機(jī)給出顏色，以便在輸入圖像上將掩碼可視化。

def random_colour_masks(image):
 colours = [[0, 255, 0],[0, 0, 255],[255, 0, 0],[0, 255, 255],[255, 255, 0],[255, 0, 255],[80, 70, 180],[250, 80, 190],[245, 145, 50],[70, 150, 250],[50, 190, 190]]
 r = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 g = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 b = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]
 coloured_mask = np.stack([r, g, b], axis=2)
 return coloured_mask

代碼中有一些打印信息幫助分析處理過程

2.4 實例分割工作流程

def instance_segmentation_api(img_path, threshold=0.5, rect_th=3, text_size=3, text_th=3):
 masks, boxes, pred_cls = get_prediction(img_path, threshold)
 img = cv2.imread(img_path)
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 for i in range(len(masks)):
  rgb_mask = random_colour_masks(masks[i])
  img = cv2.addWeighted(img, 1, rgb_mask, 0.5, 0)
  cv2.rectangle(img, boxes[i][0], boxes[i][1],color=(0, 255, 0), thickness=rect_th)
  cv2.putText(img,pred_cls[i], boxes[i][0], cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, text_size, (0,255,0),thickness=text_th)
 plt.figure(figsize=(20,30))
 plt.imshow(img)
 plt.xticks([])
 plt.yticks([])
 plt.show()

掩碼、預(yù)測類和邊界框是通過get_prediction獲得的。

每個掩碼從11種顏色中隨機(jī)給出顏色。 每個掩碼按比例1：0.5被添加到圖像中，使用了opencv。

包圍框是用cv2.rectangle繪制的，上面有類名。

顯示最終輸出

完整代碼如下： 

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision.transforms as T
import torchvision
import torch
import numpy as np
import cv2
import random
 
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [
  '__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus',
  'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign',
  'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow',
  'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A', 'N/A',
  'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
  'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket',
  'bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl',
  'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
  'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'N/A', 'dining table',
  'N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone',
  'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book',
  'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'
]
def get_prediction(img_path, threshold):
 img = Image.open(img_path)
 transform = T.Compose([T.ToTensor()])
 img = transform(img)
 pred = model([img])
 print('pred')
 print(pred)
 pred_score = list(pred[0]['scores'].detach().numpy())
 pred_t = [pred_score.index(x) for x in pred_score if x>threshold][-1]
 print("masks>0.5")
 print(pred[0]['masks']>0.5)
 masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()
 print("this is masks")
 print(masks)
 pred_class = [COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES[i] for i in list(pred[0]['labels'].numpy())]
 pred_boxes = [[(i[0], i[1]), (i[2], i[3])] for i in list(pred[0]['boxes'].detach().numpy())]
 masks = masks[:pred_t+1]
 pred_boxes = pred_boxes[:pred_t+1]
 pred_class = pred_class[:pred_t+1]
 return masks, pred_boxes, pred_class
 
def random_colour_masks(image):
 colours = [[0, 255, 0],[0, 0, 255],[255, 0, 0],[0, 255, 255],[255, 255, 0],[255, 0, 255],[80, 70, 180],[250, 80, 190],[245, 145, 50],[70, 150, 250],[50, 190, 190]]
 r = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 g = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 b = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]
 coloured_mask = np.stack([r, g, b], axis=2)
 return coloured_mask
 
def instance_segmentation_api(img_path, threshold=0.5, rect_th=3, text_size=3, text_th=3):
 masks, boxes, pred_cls = get_prediction(img_path, threshold)
 img = cv2.imread(img_path)
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 for i in range(len(masks)):
  rgb_mask = random_colour_masks(masks[i])
  img = cv2.addWeighted(img, 1, rgb_mask, 0.5, 0)
  cv2.rectangle(img, boxes[i][0], boxes[i][1],color=(0, 255, 0), thickness=rect_th)
  cv2.putText(img,pred_cls[i], boxes[i][0], cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, text_size, (0,255,0),thickness=text_th)
 plt.figure(figsize=(20,30))
 plt.imshow(img)
 plt.xticks([])
 plt.yticks([])
 plt.show()

2.5 示例

示例1：以小雞為例，會識別為鳥類

instance_segmentation_api('chicken.jpg')

輸入圖像：

輸出結(jié)果：

處理過程中的打印信息：

pred
[{'boxes': tensor([[176.8106, 125.6315, 326.8023, 400.4467],
    [427.9514, 130.5811, 584.2725, 403.1004],
    [289.9471, 169.1313, 448.9896, 410.0000],
    [208.7829, 140.7450, 421.3497, 409.0258],
    [417.7833, 137.5480, 603.2806, 405.6804],
    [174.3626, 132.7247, 330.4560, 404.6956],
    [291.6709, 165.4233, 447.1820, 401.7686],
    [171.9978, 114.4133, 336.9987, 410.0000],
    [427.0312, 129.5812, 584.2130, 405.4166]], grad_fn=<StackBackward>), 'labels': tensor([16, 16, 16, 16, 20, 20, 20, 18, 18]), 'scores': tensor([0.9912, 0.9910, 0.9894, 0.2994, 0.2108, 0.1995, 0.1795, 0.1655, 0.0516],
    grad_fn=<IndexBackward>), 'masks': tensor([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    ...,
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)}]
masks>0.5
tensor([[[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    ...,
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]]])
this is masks
[[[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 ...
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]]

masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()使masks變?yōu)閇n x h x w],且元素為bool值，為后續(xù)指定隨機(jī)顏色做了準(zhǔn)備，r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]，將掩碼列表中屬于實際對象的區(qū)域變成隨機(jī)彩色，其余部分仍為0.這些代碼充分展示了python中高級切片的魔力，當(dāng)然用到的是numpy和torch.tensor里的功能。

示例2：棕熊

instance_segmentation_api('bear.jpg', threshold=0.8)

輸入圖像：

輸出圖像：

打印信息：

pred
[{'boxes': tensor([[ 660.3120, 340.5351, 1235.1614, 846.9672],
    [ 171.7622, 426.9127, 756.6520, 784.9360],
    [ 317.9777, 184.6863, 648.0856, 473.6469],
    [ 283.0787, 200.8575, 703.7324, 664.4083],
    [ 354.9362, 308.0444, 919.0403, 812.0120]], grad_fn=<StackBackward>), 'labels': tensor([23, 23, 23, 23, 23]), 'scores': tensor([0.9994, 0.9994, 0.9981, 0.5138, 0.0819], grad_fn=<IndexBackward>), 'masks': tensor([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)}]
masks>0.5
tensor([[[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]]])
this is masks
[[[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]]

3、GPU與CPU時間對比 

def check_inference_time(image_path, gpu=False):
  model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
  model.eval()
  img = Image.open(image_path)
  transform = T.Compose([T.ToTensor()])
  img = transform(img)
  if gpu:
    model.cuda()
    img = img.cuda()
  else:
    model.cpu()
    img = img.cpu()
  start_time = time.time()
  pred = model([img])
  end_time = time.time()
  return end_time-start_time
 
cpu_time = sum([check_inference_time('./people.jpg', gpu=False) for _ in range(5)])/5.0
gpu_time = sum([check_inference_time('./people.jpg', gpu=True) for _ in range(5)])/5.0
print('\\n\\nAverage Time take by the model with GPU = {}s\\nAverage Time take by the model with CPU = {}s'.format(gpu_time, cpu_time))

結(jié)果：

Average Time take by the model with GPU = 0.5736178874969482s,
Average Time take by the model with CPU = 10.966966199874879s

以上這篇在Pytorch中使用Mask R-CNN進(jìn)行實例分割操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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