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在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。

1.语义分割、目标检测和实例分割

之前已经介绍过：

1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。

2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。

一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰度值）哪些像素属于同一对象。 产生上述掩码的一类算法称为实例分割算法。mask R-CNN就是这样一种算法。

实例分割和语义分割有两种不同

1、在语义分割中，每个像素都被分配一个类标签，而在实例分割中则不是这样。

2、在语义分割中，我们不区分同一类的实例。例如，语义分割中属于“Person”类的所有像素都将在掩码中分配相同的颜色/值。在实例分割中，它们被分配到不同的值，我们能够告诉它们哪个像素对应于哪个人。 要了解更多关于图像分割的信息，请查看我们已经详细解释过的帖子。

Mask R-CNN结构

mask R-CNN的网络结构是我们以前讨论过的FasterR-CNN的扩展。

回想一下，faster R-CNN架构有以下组件

卷积层：输入图像经过几个卷积层来创建特征图。如果你是初学者，把卷积层看作一个黑匣子，它接收一个3通道的输入图像，并输出一个空间维数小得多（7×7），但通道非常多（512）的“图像”。

区域提案网络（RPN）。卷积层的输出用于训练一个网络，该网络提取包围对象的区域。

分类器：同样的特征图也被用来训练一个分类器，该分类器将标签分配给框内的对象。

此外，回想一下，FasterR-CNN 比 Fast R-CNN更快，因为特征图被计算一次，并被RPN和分类器重用。 mask R-CNN将这个想法向前推进了一步。除了向RPN和分类器提供特征图外，mask R-CNN还使用它来预测边界框内对象的二值掩码。 研究 MaskR-CNN的掩码预测部分的一种方法是，它是一个用于语义分割的完全卷积网络（FCN）。唯一的区别是在mask R-CNN里，FCN被应用于边界框，而且它与RPN和分类器共享卷积层。 下图显示了一个非常高层次的架构。

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

2.在PyTorch中使用mask R-CNN[代码]

在本节中，我们将学习如何在PyTorch中使用预先训练的MaskR-CNN模型。

2.1.输入和输出

mask R-CNN模型期望的输入是张量列表，每个张量的类型为（n，c，h，w），元素在0-1范围内。图像的大小随意。

n是图像的个数

c为通道数 RGB图像为3

h是图像的高度

w是图像的宽度

模型返回 ：

包围框的坐标

模型预测的存在于输入图像中的类的标签以及对应标签的分数

标签中每个类的掩码。

2.2 预训练模型

model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

2.3 模型的预测 

COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [
  '__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus',
  'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign',
  'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow',
  'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A', 'N/A',
  'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
  'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket',
  'bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl',
  'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
  'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'N/A', 'dining table',
  'N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone',
  'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book',
  'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'
]
 
def get_prediction(img_path, threshold):
 img = Image.open(img_path)
 transform = T.Compose([T.ToTensor()])
 img = transform(img)
 pred = model([img])
 print('pred')
 print(pred)
 pred_score = list(pred[0]['scores'].detach().numpy())
 pred_t = [pred_score.index(x) for x in pred_score if x>threshold][-1]
 print("masks>0.5")
 print(pred[0]['masks']>0.5)
 masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()
 print("this is masks")
 print(masks)
 pred_class = [COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES[i] for i in list(pred[0]['labels'].numpy())]
 pred_boxes = [[(i[0], i[1]), (i[2], i[3])] for i in list(pred[0]['boxes'].detach().numpy())]
 masks = masks[:pred_t+1]
 pred_boxes = pred_boxes[:pred_t+1]
 pred_class = pred_class[:pred_t+1]
 return masks, pred_boxes, pred_class

代码功能如下：

从图像路径中获取图像

使用PyTorch变换将图像转换为图像张量

通过模型传递图像以得到预测结果

从模型中获得掩码、预测类和包围框坐标

每个预测对象的掩码从一组11个预定义的颜色中随机给出颜色，以便在输入图像上将掩码可视化。

def random_colour_masks(image):
 colours = [[0, 255, 0],[0, 0, 255],[255, 0, 0],[0, 255, 255],[255, 255, 0],[255, 0, 255],[80, 70, 180],[250, 80, 190],[245, 145, 50],[70, 150, 250],[50, 190, 190]]
 r = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 g = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 b = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]
 coloured_mask = np.stack([r, g, b], axis=2)
 return coloured_mask

代码中有一些打印信息帮助分析处理过程

2.4 实例分割工作流程

def instance_segmentation_api(img_path, threshold=0.5, rect_th=3, text_size=3, text_th=3):
 masks, boxes, pred_cls = get_prediction(img_path, threshold)
 img = cv2.imread(img_path)
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 for i in range(len(masks)):
  rgb_mask = random_colour_masks(masks[i])
  img = cv2.addWeighted(img, 1, rgb_mask, 0.5, 0)
  cv2.rectangle(img, boxes[i][0], boxes[i][1],color=(0, 255, 0), thickness=rect_th)
  cv2.putText(img,pred_cls[i], boxes[i][0], cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, text_size, (0,255,0),thickness=text_th)
 plt.figure(figsize=(20,30))
 plt.imshow(img)
 plt.xticks([])
 plt.yticks([])
 plt.show()

掩码、预测类和边界框是通过get_prediction获得的。

每个掩码从11种颜色中随机给出颜色。 每个掩码按比例1：0.5被添加到图像中，使用了opencv。

包围框是用cv2.rectangle绘制的，上面有类名。

显示最终输出

完整代码如下： 

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision.transforms as T
import torchvision
import torch
import numpy as np
import cv2
import random
 
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [
  '__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus',
  'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign',
  'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow',
  'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A', 'N/A',
  'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
  'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket',
  'bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl',
  'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
  'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed', 'N/A', 'dining table',
  'N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone',
  'microwave', 'oven', 'toaster', 'sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book',
  'clock', 'vase', 'scissors', 'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'
]
def get_prediction(img_path, threshold):
 img = Image.open(img_path)
 transform = T.Compose([T.ToTensor()])
 img = transform(img)
 pred = model([img])
 print('pred')
 print(pred)
 pred_score = list(pred[0]['scores'].detach().numpy())
 pred_t = [pred_score.index(x) for x in pred_score if x>threshold][-1]
 print("masks>0.5")
 print(pred[0]['masks']>0.5)
 masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()
 print("this is masks")
 print(masks)
 pred_class = [COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES[i] for i in list(pred[0]['labels'].numpy())]
 pred_boxes = [[(i[0], i[1]), (i[2], i[3])] for i in list(pred[0]['boxes'].detach().numpy())]
 masks = masks[:pred_t+1]
 pred_boxes = pred_boxes[:pred_t+1]
 pred_class = pred_class[:pred_t+1]
 return masks, pred_boxes, pred_class
 
def random_colour_masks(image):
 colours = [[0, 255, 0],[0, 0, 255],[255, 0, 0],[0, 255, 255],[255, 255, 0],[255, 0, 255],[80, 70, 180],[250, 80, 190],[245, 145, 50],[70, 150, 250],[50, 190, 190]]
 r = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 g = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 b = np.zeros_like(image).astype(np.uint8)
 r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]
 coloured_mask = np.stack([r, g, b], axis=2)
 return coloured_mask
 
def instance_segmentation_api(img_path, threshold=0.5, rect_th=3, text_size=3, text_th=3):
 masks, boxes, pred_cls = get_prediction(img_path, threshold)
 img = cv2.imread(img_path)
 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
 for i in range(len(masks)):
  rgb_mask = random_colour_masks(masks[i])
  img = cv2.addWeighted(img, 1, rgb_mask, 0.5, 0)
  cv2.rectangle(img, boxes[i][0], boxes[i][1],color=(0, 255, 0), thickness=rect_th)
  cv2.putText(img,pred_cls[i], boxes[i][0], cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, text_size, (0,255,0),thickness=text_th)
 plt.figure(figsize=(20,30))
 plt.imshow(img)
 plt.xticks([])
 plt.yticks([])
 plt.show()

2.5 示例

示例1：以小鸡为例，会识别为鸟类

instance_segmentation_api('chicken.jpg')

输入图像：

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

输出结果：

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

处理过程中的打印信息：

pred
[{'boxes': tensor([[176.8106, 125.6315, 326.8023, 400.4467],
    [427.9514, 130.5811, 584.2725, 403.1004],
    [289.9471, 169.1313, 448.9896, 410.0000],
    [208.7829, 140.7450, 421.3497, 409.0258],
    [417.7833, 137.5480, 603.2806, 405.6804],
    [174.3626, 132.7247, 330.4560, 404.6956],
    [291.6709, 165.4233, 447.1820, 401.7686],
    [171.9978, 114.4133, 336.9987, 410.0000],
    [427.0312, 129.5812, 584.2130, 405.4166]], grad_fn=<StackBackward>), 'labels': tensor([16, 16, 16, 16, 20, 20, 20, 18, 18]), 'scores': tensor([0.9912, 0.9910, 0.9894, 0.2994, 0.2108, 0.1995, 0.1795, 0.1655, 0.0516],
    grad_fn=<IndexBackward>), 'masks': tensor([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    ...,
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)}]
masks>0.5
tensor([[[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    ...,
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]]])
this is masks
[[[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 ...
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]]

masks = (pred[0]['masks']>0.5).squeeze().detach().cpu().numpy()使masks变为[n x h x w],且元素为bool值，为后续指定随机颜色做了准备，r[image == 1], g[image == 1], b[image == 1] = colours[random.randrange(0,10)]，将掩码列表中属于实际对象的区域变成随机彩色，其余部分仍为0.这些代码充分展示了python中高级切片的魔力，当然用到的是numpy和torch.tensor里的功能。

示例2：棕熊

instance_segmentation_api('bear.jpg', threshold=0.8)

输入图像：

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

输出图像：

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作

打印信息：

pred
[{'boxes': tensor([[ 660.3120, 340.5351, 1235.1614, 846.9672],
    [ 171.7622, 426.9127, 756.6520, 784.9360],
    [ 317.9777, 184.6863, 648.0856, 473.6469],
    [ 283.0787, 200.8575, 703.7324, 664.4083],
    [ 354.9362, 308.0444, 919.0403, 812.0120]], grad_fn=<StackBackward>), 'labels': tensor([23, 23, 23, 23, 23]), 'scores': tensor([0.9994, 0.9994, 0.9981, 0.5138, 0.0819], grad_fn=<IndexBackward>), 'masks': tensor([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
 
    [[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     ...,
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
     [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)}]
masks>0.5
tensor([[[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]],
 
    [[[False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False],
     [False, False, False, ..., False, False, False]]]])
this is masks
[[[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]
 
 [[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]]

3、GPU与CPU时间对比 

def check_inference_time(image_path, gpu=False):
  model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
  model.eval()
  img = Image.open(image_path)
  transform = T.Compose([T.ToTensor()])
  img = transform(img)
  if gpu:
    model.cuda()
    img = img.cuda()
  else:
    model.cpu()
    img = img.cpu()
  start_time = time.time()
  pred = model([img])
  end_time = time.time()
  return end_time-start_time
 
cpu_time = sum([check_inference_time('./people.jpg', gpu=False) for _ in range(5)])/5.0
gpu_time = sum([check_inference_time('./people.jpg', gpu=True) for _ in range(5)])/5.0
print('\\n\\nAverage Time take by the model with GPU = {}s\\nAverage Time take by the model with CPU = {}s'.format(gpu_time, cpu_time))

结果：

Average Time take by the model with GPU = 0.5736178874969482s,
Average Time take by the model with CPU = 10.966966199874879s

以上这篇在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Pytorch,Mask,R-CNN,实例分割
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一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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