Question

问题

我想训练MRCNN使用预先训练的COCO权重来检测2个新类别（底部，碗状）。我在VGG图像注释器中已经掩盖了大约400张图像，无法加载。我认为我创建的类和多边形存在问题，但是因为有400多个图像，所以我真的不想从头开始。

基本上我是按物质端口使用代码 https://github.com/matterport/Mask_RCNN

错误

在读取带有类和多边形的.json文件时，我遇到了错误：

Traceback (most recent call last):
  File ".\Test.py", line 302, in <module>
    train(model)
  File ".\Test.py", line 170, in train
    dataset_train.load_meooow(args.dataset, "train")
  File ".\Test.py", line 115, in load_meooow
    num_ids = [int(n['class']) for n in objects]
  File ".\Test.py", line 115, in <listcomp>
    num_ids = [int(n['class']) for n in objects]
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'bottom'

我了解到，脚本试图将'bottom'转换为int是非法的，这就是我遇到该错误的原因。

我想我的口罩有问题，但由于口罩很多，我希望对此可以做些...

对我来说，.json文件结构似乎有问题，但我看不出有什么问题。

图像的多边形示例

其中一张图片（2个类别）的多边形下方

3D_3_14 (4).jpg2371607":{"fileref":"","size":2371607,"filename":"3D_3_14 (4).jpg","base64_img_data":"","file_attributes":{},"regions":{"0":{"shape_attributes":{"name":"polygon","all_points_x":[11,40,200,370,616,761,823,996,1268,1399,1565,1672,1818,1847,2078,2231,2379,2455,2468,2585,2583,7,11],"all_points_y":[1093,1053,984,942,929,916,1002,1022,1009,1058,1051,1049,969,909,918,949,973,1000,1033,1035,1940,1938,1093]},"region_attributes":{"class":"bottom"}},"1":{"shape_attributes":{"name":"polygon","all_points_x":[4,2590,2585,2463,2448,2319,2137,1982,1838,1849,1825,1818,1639,1428,1160,956,867,718,632,576,639,676,714,756,448,297,131,11,4],"all_points_y":[9,9,1035,1038,993,958,925,916,909,827,778,698,552,463,390,341,346,401,486,572,705,774,856,914,933,958,1009,1071,9]},"region_attributes":{"class":"bowl"}}}}

掩盖...

在蒙版过程中，有时我更改了班级顺序。我的意思是有时候下课是第一课，碗是第二课

1 bottom
2 bowl

有时碗是1类，底部是2类

1 bowl
2 bottom

当有东西覆盖在碗上时，我不得不将其分成2个多边形，但名称相同。所以我在VGG中有1个底，2个碗，3个碗。

1 bottom
2 bowl
3 bowl

可能是问题还是只要我对多边形贴上正确的标签就可以了吗？

为Mask-RCNN加载遮罩（VGG图像注释器）时出现问题

问题

错误

图像的多边形示例

掩盖...

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2 个答案: