杰晶网络

在Pytorch中使用Mask R-CNN进行实例分割操作
脚本专栏 2024/11/24 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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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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