PyTorch Mask R-CNN 网络代码实现 - 对象检测和实例分割

以下是使用 PyTorch 搭建 Mask R-CNN 的简单代码实现：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.mask_rcnn import MaskRCNNPredictor

# 构建模型架构
def get_model(num_classes):
    # 加载预训练的 Mask R-CNN 模型
    model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

    # 获取分类器的输入特征维度
    in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features

    # 替换模型的分类器
    model.roi_heads.box_predictor = MaskRCNNPredictor(in_features, num_classes)

    return model

# 创建自定义数据集类
class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, ...):
        # 实现数据集加载和处理的逻辑
        ...

    def __getitem__(self, index):
        # 实现获取单个样本的逻辑
        ...

    def __len__(self):
        # 返回数据集的大小
        ...

# 定义损失函数
def get_loss(model_output, targets):
    # 实现损失计算的逻辑
    ...

# 定义训练函数
def train(model, data_loader, optimizer, device):
    model.train()
    
    for images, targets in data_loader:
        images = list(image.to(device) for image in images)
        targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]

        # 前向传播
        loss_dict = model(images, targets)
        losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        losses.backward()
        optimizer.step()

# 初始化模型和数据加载器
num_classes = ...  # 设置你的类别数量
model = get_model(num_classes)
dataset = CustomDataset(...)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, ...)

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)

# 开始训练
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.to(device)

num_epochs = ...
for epoch in range(num_epochs):
    train(model, data_loader, optimizer, device)
    lr_scheduler.step()

# 进行推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    # 实现推理逻辑
    ...

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，你需要根据你的具体任务和数据集进行相应的修改和调整。同时，还可以根据需要添加更多的优化和调试方法来提高模型的性能和准确率。希望对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。