Mask R-CNN的训练集是50005000的大图训练完成后预测结果没有预测框和掩码

对于Mask R-CNN模型的训练集，通常是由多张不同大小的图像组成的。每个图像都有相应的标注信息，包括物体的边界框和对应的掩码（即物体的像素级别的标注）。

在训练过程中，Mask R-CNN模型会学习如何从输入图像中检测出物体的边界框和生成相应的掩码。训练集中的每个图像都会被裁剪成多个小图像块，这些小图像块会被用作训练样本。这样做的目的是为了增加训练样本的多样性，并提高模型的泛化能力。

训练完成后，可以使用训练好的Mask R-CNN模型对新的图像进行预测。对于每个预测图像，模型会生成潜在的物体边界框和相应的掩码。然后可以使用一些后处理技术（例如非极大值抑制）来筛选出最佳的预测结果，以及去除冗余的边界框和掩码。

如果预测结果中没有显示预测框和掩码，可能是因为在可视化结果时没有将它们显示出来，或者模型没有正确地学习到物体的边界框和掩码。可以检查训练过程中的设置和参数，以及评估模型在训练集上的表现，来找出问题所在并进行调整。