maskrcnn 在利用训练后的模型进行测试时的问题

Question

我在利用训练后的maskrcnn模型进行测试时，并没有在测试图像中有看到box或者mask，就是一张原图，代码会报 no instances to display，请问这是为什么？是我的训练过程有问题吗，还是说数据集有问题🤨？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你遇到的问题“no instances to display”在Mask R-CNN的测试中常常出现。根据你描述的情况，这可能有几个可能的原因。我将根据经验为你逐一分析并给出建议：

1. 数据集问题：首先，你需要检查你的测试数据集。确保你的测试数据集中的图像格式正确，并且每张图像都包含你想要检测的目标实例。此外，也要检查标签文件的格式是否正确，标签是否正确对应到图像中的每个实例。
2. 模型训练问题：如果你的模型没有正确训练，或者在训练过程中出现过早停止等情况，可能会导致模型无法正确检测实例。你可以通过查看训练过程中的损失函数和准确率等指标来评估模型的训练情况。如果可能的话，尝试重新训练模型以确保其性能。
3. 测试代码问题：确保你的测试代码正确加载了预训练的模型，并且正确设置了推理过程的相关参数。有时，由于代码错误或参数设置不当，可能会导致模型无法正确预测实例。检查你的测试代码，确保它与训练代码一致，并且正确使用了预训练的模型权重。
4. 可视化问题：如果你只是在测试图像上看到了原始图像而没有看到预测的边界框和掩码，可能是因为可视化部分的代码没有正确实现。你需要确保你的可视化代码能够正确绘制预测的边界框和掩码。你可能需要检查可视化部分的代码以确保其正确性。

针对上述问题，我建议的解决步骤是：

1. 检查测试数据集和标签文件是否正确。
2. 检查模型的训练过程，确保模型已经充分训练并且性能良好。
3. 检查测试代码，确保正确加载了预训练的模型并且设置了正确的参数。
4. 确保可视化部分的代码能够正确绘制预测的边界框和掩码。

如果以上步骤都没有解决问题，你可能需要更深入地调试你的代码或考虑寻求专业人士的帮助。希望这些建议能帮助你解决问题！如果你需要进一步的帮助或有其他相关问题，请随时告诉我！