【MASK-RCNN配置】Windows环境下配置完整方案

 一、配置python环境

1下载PyCharm   Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

2下载Anaconda    Anaconda | Individual Edition

Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装，还告诉你为什么这么安装_哔哩哔哩_bilibili

编辑

二、Anaconda创建新的虚拟环境

编辑

1在anaconda prompt下运行以下代码

conda create -n MaskRCNN python=3.6 pip

如果创建成功了，在Environment中会显示该环境

编辑

三、安装包

1首先将pip升级到最高版本

python –m pip install --upgrade pip

2打开MaskRCNN的虚拟环境

编辑

3导入以下包numpy，scipy，cython，h5py，Pillow，scikit-image， keras，theano，jupyter，six

pip install numpy

编辑

四、 安装GPU版本tensorflow

1 安装cuda

2 安装cudnn

3 在vs2015中配置cuda

4 创建tensorflow-GPU环境

五.、安装pycocotools

1安装Visual C++ 2015 build tools  Download Microsoft Build Tools 2015 from Official Microsoft Download Center

2 git上将所需的api复制到电脑中

git clone https://github.com/philferriere/cocoapi.git

3下载coco的PythonAPI

cd cocoapi/PythonAPI

python setup.py install

若遇到以下情况时，可下载vs2015来解决

编辑

Downloads - Visual Studio Subscriptions Portal

编辑

六、 安装OpenCV和imgaug

pip install imgaug

编辑

若openvc安装报错为version问题，可根据其提示内容进行修改python版本

七、使用coco数据集

1 下载官方RCNN代码 https://github.com/matterport/Mask_RCNN

2 下载官方训练好的数据集    https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

3 将h5数据集文件移动到MaskRCNN的根文件夹中

八、运行demo

1 使用jupyter notebook打开MaskRCNN文件夹中的sample里的demo.ipynb

编辑