AI备忘录 - Github 项目 - maskrcnn-benchmark 简单使用及例示 的评论
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description: Detectron 的 Pytorch 1.0 版本.<maskrcnn-benchmark>maskrcnn-benchmark 是在 PyTorch 1.0 版本框架实现的，实例...
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骑黑马的wy
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date: 2021-12-16T13:00:34+08:00
description: 你好 我也是只做分割 请问你的跑出来了吗

AIHGF
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date: 2020-11-02T09:43:55+08:00
description: 可能是路径找不到，可以 sudo python setup.py install 试试； 或者添加一行将路径添加到代码里.

小文
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date: 2020-11-01T23:02:48+08:00
description: 大佬您好，请问我安装完运行的时候到这里from maskrcnn_benchmark.config import cfgfrom predictor import COCODemo出现no moudle named maskrcnn_benchmark 是为什么呀，求解答，谢谢啦

AIHGF
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date: 2020-05-07T21:10:38+08:00
description: 修改下 config 文件的 WEIGHT 参数.

xsl
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date: 2020-05-05T20:43:06+08:00
description: 请问，我不想使用预训练模型要怎么进行修改呢？

AIHGF
type: item
date: 2020-03-23T17:59:47+08:00
description: maskrcnn 主要是用于实例分割的，对于语义分割并没有明显优势. mask 后的损失函数是 0 和 1 二值的. 依赖的是bbox检测技术来确定的类别. 相当于用目标检测技术来处理分类任务了.

nameccc
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date: 2020-03-23T17:12:59+08:00
description: 博主您好，我想请教一下，我希望仅仅用maskrcnn来做分割。如果我保留RPN部分的分类及回归的损失，还有后面的mask分支的损失和分类的损失，但是舍弃后面的回归损失（box），不知道这样是否可行呢，非常期待您的回复，谢谢了

nameccc
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date: 2020-03-21T16:35:05+08:00
description: 就是保留RPN部分的box，到head那就不要了

AIHGF
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date: 2020-03-20T23:06:14+08:00
description: box 部分还是需要的，可以看下网络结构部分. 涉及到 RoI.

nameccc
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date: 2020-03-20T22:31:12+08:00
description: 博主你好，我想请教一下，如果只做分割和分类，就是不训练Lbox部分可以吗,谢谢了