AI备忘录 - 构建检测车辆表面损坏的 Mask R-CNN 模型[译] 的评论
原文：Ultimate Guide: Building a Mask R-CNN Model for Detecting Car Damage (with Python codes)[mask_...
是的，图像分割也是很热门的一个方向. 学习是指工程还是学术？
现在是不是有出来了新的图像分割算法，平时有什么学习的好方法，能不能专门写一篇关于平时怎么学习的博客，推荐几个学习的微信公众号等！
工业应用可能并一定要精度最高，可能更依赖于环境、稳定性和鲁棒性.
如果数据分布完全不同，可能就不必要采用迁移学习；但有时候数据分布是否相似，需要实际操作下才能确认.
如果我要做工业上的应用，但我自己关于工业上的数据又非常少，都是自己去拍的一些照片，网络上又没有工业上的一些数据（好像网络上的数据集基本上都是与我们生活相关的一些图片(比如街景动物，交通工具等）,这样我也不能运用网络上这些与我工业应用相差很大的数据和迁移学习应用，这样我做工业上的应用是不是效果就不好呀？
谢谢博主，就是说我们做的应用与网络上的图片数据不相似的时候，就不要用网络上的数据来进行迁移学习是吧？
对于分割类的任务而言，可以认为是将图片每个像素点作为样本，一张800x800的图片，就有 64W 个像素点样本了，所以一般而言，分割的数据相比于分类、检测任务要求要小一些. 数据源具有相同的分布情况，理论上是最佳的. 如果完全不同的数据分布，迁移学习可能是反作用的.
几十个数据竟能训练出这么好的效果，真的不错啊！ 一直以为数据少效果就会不好，网上的数据集虽然多都是上万个，但是自己做具体应用的时候又不是网上那些数据集。 我想问一下，就是做一个具体的应用，比如说就是检测您这个博客中，车面有刮痕，是不是就不能用网上哪些与车刮痕不相关的数据（比如说街景）来做学习迁移呀。学习迁移是不是自己做的具体应用的数据要和网上数据类似才能用呀？
怎么训练自己的模型？运行inspect_custom_weights.ipynb 这个的时候，出现了缺少mask_rcnn_coco.h5的错误