Mask R-CNNやSolo​v2を自前のデータセ​ットで学習させたいで​す

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Kenta
Kenta 2024-2-6
评论： Kenta 2024-2-6
MaskRCNNやSOLOｖ２に対して、自前のデータセットで訓練したいです。
例題を見ると、既存のデータセットにてファインチューニングする例がございました。
https://jp.mathworks.com/help/vision/ug/example-PerformInstanceSegmentationUsingSOLOv2Example.html
この例題を発展させ、イメージラベラーを利用して、自分でラベリングし、
そのデータに対して再学習をしたいです。
このようなワークフローがわかる資料やページなどはございますか。
私の方で調べたのですが、イメージラベラーとMaskRCNNの連携については情報を見つけることができませんでした。

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Shunichi Kusano
Shunichi Kusano 2024-2-6
イメージラベラーから、インスタンスセグメンテーションの学習までのワークフローですが、
残念ですが現状サンプルは無いようです。
ラベラーでpolygonタイプのラベリングをし、
それを境界ボックスとマスク画像に変換という流れのコードを作成いたしましたので、
参考にしていただけますと幸いです。
  1. generate_training_data_from_gTruth.m: ラベラー後のグランドトゥルースオブジェクトを学習用データに変換するコード
  2. sample_solov2_training.mlx: 1のコードを利用してSOLOv2の学習サンプルを実行するコード
  3. bindata2gTruth.m: 2のコード実行に必要なグランドトゥルースオブジェクトを生成するコード（こちらのサンプルのデータが必要です）
  4. readMask: imageDatastore読み取り用
  1 个评论
Kenta
Kenta 2024-2-6
ご回答いただきありがとうございます。また、コードも提供していたただき、ありがとうございました。
はい、こちらで試したところ、うまく学習や推論ができました。
以下のようにミカンのインスタンスセグメンテーションをうまく行うことができました。
また、私のイメージラベラーの使い方のせいだと思うのですが、
imageNames = gTruth.DataSource.Source.Files
の箇所を、imageNames = gTruth.DataSource.Source
に変えて実行する必要がございました。

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