MASK-RCNN的标记数据集：仅查看良好的对象？

Question

我将使用mark-rcnn（基于tensorflow）检测一些汽车和汽油罐。 我现在拥有的图像既包含汽车，也包含罐子。但我对口罩并不满意：

1. 是否需要在图像中完整标记对象，或者最好不要分配其中的某些部分（如果涉及汽车或汽油罐）-如果图片中有多个相同类型的对象需要检测到，但它们彼此并排且部分重叠（例如，汽车在停车场中相接站立）
2. 即使汽车上有小块东西，我是否也必须遮挡每辆车，还是必须遮盖一定可见度的遮盖物（50％或70％？）等？还是最好完全避免使用此类图像，而只标记那些完全可见的汽车？
3. 对mask-rcnn体系结构有什么其他要求，在哪里可以学习？
4. 用于学习1024x1024图像上的遮罩rcnn的计算机的大概配置是什么？

Answer 1

1）我建议您仅标记要检测的对象，如果该部分与该部分重叠而不标记，请使用多边形作为注释！！！!!!

2）最好的方法是尝试在每个注释中标记整辆汽车，无论它看起来多大或小。

3）Python，使用库，我建议您使用conda，并使用tensorflow-gpu进行培训，这样会更快。

4）MaskRCNN具有管理该功能的功能，我想您可以在 utils.py

中找到

  

def resize_image（）：

此功能可调整图像的大小，并保持宽高比不变