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大神源码：20.4k star
https://github.com/matterport/Mask_RCNN
作为小白，先学会上github上找别人代码，研究别人代码。当然我现在还在不停看别人代码中。
我的任务是多目标检测，从一张图片中检测出不同的植物。一开始误以为是图像分类任务，以为使用一个经典的CNN就搞定了，后来才发现不是的。然后就开始用什么Tensorflow object detection APIhttps://github.com/tensorflow/models、Detectron之类的。
但是，环境配置苦我！！！之后，会补上配置环境的内容，包括使用anaconda，安装tensorflow，pytorch安装。
这次先说陪伴我大四一年的代码——Mask RCNN的官方源码。
那段时间github国内下载很慢，也不知道为什么，使用过国内的码云https://gitee.com/，先转存到自己仓库，再下载到本地。后来fq后就直接在github上下载了。
在运行demo时候遇到了不少麻烦，以下是我安装的一些包。简而言之，遇到什么包缺失，就安装什么，最烦的是tf和keras，还有英伟达的cuda、cudnn。之后会继续补充这篇博客。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
!pip install scikit-image
!pip install keras==2.0.8
!pip install imgaug
!pip install pycocotools-win
!pip install h5py==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
在这台电脑上安装的是tf1.4.0。具体过程看我的jupyter notebook：
https://github.com/PolarBear-J/PolarBear-J/blob/main/maskrcnn_pip_something_before_run.ipynb
不建议使用pip install -r requirements.txt。虽然这样安装了很多包，但由于你会安装到tf2以上版本，keras也会安装比较新的版本，而这个maskrcnn是用tf1写的，这样就要卸载了重装，不如一个个包安装。
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