基于mask_rcnn的目标检测案例，本地win10系统CPU测试通过，踩过很多坑，填坑方法均已给出， 可训练自定义数据集，需要增加“样本集数量”和调试“超参数”来提供准确率。 本项目源码对应的csdn地址：https://blog.csdn.net/shanxiderenheni/article/details/118832615
请注意：原来的数据集过于简单，只有c和m两个分类，共14张图片；本版本往后，替换成管道缺陷检测数据集，共338张图片，12个分类
参考资料：https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/107569039 1.版本信息 python 3.6.9 Tensorflow 1.15.0 keras 2.2.5 Pillow 5.3.0（必须，否则labelme执行json_to_dataset会出错） Cv2（必须安装，训练模型时用到） Wrapt opt_einsum Gast scikit-image IPython
虚拟环境完整配置库如下：
(py36_maskrcnn_env) C:\Users\DELL>pip list WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (f:\programfiles\anaconda3\envs\py36_maskrcnn_env\lib\site-packages) Package Version
absl-py 0.13.0 astor 0.8.1 astunparse 1.6.3 backcall 0.2.0 bleach 1.5.0 cached-property 1.5.2 cachetools 4.2.2 certifi 2021.5.30 chardet 4.0.0 colorama 0.4.4 cycler 0.10.0 dataclasses 0.8 decorator 4.4.2 enum34 1.1.10 flatbuffers 1.12 gast 0.2.2 google-auth 1.32.1 google-auth-oauthlib 0.4.4 google-pasta 0.2.0 grpcio 1.32.0 h5py 2.10.0 html5lib 0.9999999 idna 2.10 imageio 2.9.0 imgviz 1.2.6 importlib-metadata 4.6.0 ipython 7.16.1 ipython-genutils 0.2.0 jedi 0.18.0 Keras 2.2.5 Keras-Applications 1.0.8 keras-nightly 2.5.0.dev2021032900 Keras-Preprocessing 1.1.2 kiwisolver 1.3.1 labelme 4.5.9 Markdown 3.3.4 matplotlib 3.2.2 networkx 2.5.1 numpy 1.19.5 oauthlib 3.1.1 object-detection 0.1 opencv-python 4.5.2.54 opt-einsum 3.3.0 parso 0.8.2 pickleshare 0.7.5 Pillow 5.3.0 pip 21.1.3 prompt-toolkit 3.0.19 protobuf 3.17.3 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 Pygments 2.9.0 pyparsing 2.4.7 PyQt5 5.15.2 PyQt5-sip 12.9.0 python-dateutil 2.8.1 PyWavelets 1.1.1 PyYAML 5.4.1 QtPy 1.9.0 requests 2.25.1 requests-oauthlib 1.3.0 rsa 4.7.2 scikit-image 0.16.2 scipy 1.4.1 setuptools 52.0.0.post20210125 six 1.15.0 tensorboard 1.15.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.0 tensorflow 1.15.0 tensorflow-estimator 1.15.1 tensorflow-gpu 2.2.0 tensorflow-gpu-estimator 2.2.0 termcolor 1.1.0 tifffile 2020.9.3 traitlets 4.3.3 typing-extensions 3.7.4.3 urllib3 1.26.6 wcwidth 0.2.5 Werkzeug 2.0.1 wheel 0.36.2 wincertstore 0.2 wrapt 1.12.1 zipp 3.4.1 WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (f:\programfiles\anaconda3\envs\py36_maskrcnn_env\lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (f:\programfiles\anaconda3\envs\py36_maskrcnn_env\lib\site-packages)
2.labelme中的json_to_dataset.py修改源代码，新版本中加入旧版本的yaml部分代码；
3.新建一个pic、json、train_data和transform_json文件夹，用labelme打标注；
4.用右键“Run makedir”或命令“python makedir.py”生成四个子目录文件夹；
5.将json文件转换为模型需要的mask文件 https://blog.csdn.net/weixin_44826203/article/details/105692190 使用的是labelme的labelme_json_to_dataset函数。
6.rename_cv2_mask.py ，复制label.png，并改名；
7.将pic、json放到对应的train_data下pic、json，将transform_json下面的json文件夹都复制到train_data/labelme_json路径下。 https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/107569039
8.下载mask_rcnn_coco.h5,放到根目录下
9.新增文件train.py，注意修改相应参数； https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/107569039
在工作区右键点选“Run ’train’”开始模型训练；
10.启动tensorboard，命令行是： tensorboard --logdir=log路径。 https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/83997275 cmd命令：tensorboard --logdir=shapes20210707T1008
查看tensorboard可视化界面：http://localhost:6006/#scalars
管道缺陷数据集（338张）：
11.测试模型：运行 Run‘test’; https://blog.csdn.net/doudou_here/article/details/87855273
检测结果出现很多框，是由于模型相关参数不正确引起的，需要多次尝试参数。
运行 Run ’test2’:
管道数据集测试结果如下：
问题总结： 1. 将json文件转换为模型需要的mask文件，需要修改labelme源码，D:\Anaconda3\Lib\site-packages\labelme\cli\json_to_dataset.py
返回空文件夹，是因为路径问题； 解决方法： https://blog.csdn.net/yql_617540298/article/details/111041776 更改json_to_dataset.py源码，且修改路径。
2.问题：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xac in position 35: illegal multibyte sequence
解决方法： https://blog.csdn.net/weixin_41931602/article/details/80557416
3.问题：json_to_dataset.py不生成info.yaml文件；
解决方法： https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/107569039
4.问题：AttributeError: ‘Model‘ object has no attribute ‘metrics_tensors‘，AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'，类似问题都是tensorflow与keras的版本不匹配导致的。
解决方法：
https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/109071869
Tensorflow=1.15.0
Keras=2.2.5
5.问题：测试.h5模型代码test.py出错，ValueError: Layer #391 (named "mrcnn_bbox_fc"), weight <tf.Variable 'mrcnn_bbox_fc_1/kernel:0' shape=(1024, 8) dtype=float32_ref> has shape (1024, 8), but the saved weight has shape (1024, 12).
解决方法： https://blog.csdn.net/qq_34713831/article/details/85797622
6.问题：执行 Run ‘train.py’训练模型时，提示警告信息：F:\ProgramFiles\anaconda3\envs\py36_maskrcnn_env\lib\site-packages\skimage\transform_warps.py:830: FutureWarning: Input image dtype is bool. Interpolation is not defined with bool data type. Please set order to 0 or explicitely cast input image to another data type. Starting from version 0.19 a ValueError will be raised instead of this warning. order = _validate_interpolation_order(image.dtype, order)
解决方法： Maybe you can try the skimage version 0.16.2。when I use the version 0.17.2， I faced the same issue.Good luck!Idont know why. pip install -U scikit-image==0.16.2
7.问题：运行train.py，训练模型时，有警告提示：
image_id 4 D:/python-workspace/Mask_RCNN-master2/train.py:89: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details. temp = yaml.load(f.read())
解决方法： https://blog.csdn.net/rp517045939/article/details/88838417
8.执行transform_json.py文件，将json文件转换为模型需要的mask文件时，报错。 json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
解决方法：
9.问题：AttributeError: module 'tensorboard.plugins.pr_curve.summary' has no attribute 'pb'
解决方法： 参考资料：https://www.jianshu.com/p/1cd9fe04f5ae
10.问题：IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 0 but corresponding boolean dimension is 1
解决方法：
11.问题：module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'
解决方法： 参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262180446
12.问题：'Model' object has no attribute 'metrics_tensors'
解决方法： 参考资料：https://blog.csdn.net/qq_43381010/article/details/104550241
