MaskR-CNN训练配置调整指南

在使用 Mask R-CNN 进行训练时，根据您的硬件配置调整 samples/coco/coco.py 文件中的参数是非常重要的。例如，如果您遇到内存不足（Out of Memory, OOM）的问题，可能需要将每个 GPU 处理的图像数量从默认值2减少到1。这可以通过修改 IMAGES_PER_GPU 参数实现。同时，如果您只有一块 GPU，还需将 GPU_COUNT 设置为1。

此外，如果您尚未下载所需的数据集，可以在运行脚本前通过设置 download=True 来自动下载数据集。以下是启动训练的命令示例：

python3 samples/coco/coco.py train --dataset=your/data/path/ --model=coco --download=True

对于评估模型性能，您可以使用以下命令：

python3 samples/coco/coco.py evaluate --dataset=/data2/test/cxj/Mask_RCNN/coco_dataset --model=/data2/test/cxj/Mask_RCNN/mask_rcnn_coco.h5

执行上述命令后，您将获得模型评估的结果，这些结果有助于了解模型在特定数据集上的表现。附图展示了部分评估结果的截图，供参考。