matterport MASK RCNN配置

2017.11.29

GitHub位址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN

首先表達一下對凱明大神和RBG大神的膜拜！

1.我是在Ubuntu16.04的環境下，開辟了一個虛拟環境，

1.1 建立虛拟環境　

建立python3環境

virtualenv                 --python=/usr/bin/pyhton3 vene      
   

1.2  進入虛拟環境

source vene/bin/activate      

1.3 退出虛拟環境

deactivate      

我的Python版本是3.5.4的

2.安裝anaconda(Python 3.4+)

從官網https://www.anaconda.com/download/上下載下傳，選擇适合自己版本的，我下載下傳的是Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

之後bashAnaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

遇到提示按enter，最後會提示是否加入path路徑，亦可自行修改檔案内容

export PATH=/home/qihongtu/zpp1/anaconda3:$PATH      

echo $PATH 檢視現有的位址

配置檔案可以檢視http://blog.csdn.net/wwwdc1012/article/details/76350781

3.安裝Keras TensorFlow

檢視Keras官方安裝文檔http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/

需要注意的是，因為我是在虛拟環境中，不需要sudo，不然TensorFlow和Keras會安裝到本身Python2.7的版本中，注意，注意，注意

4.下載下傳代碼git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN

下載下傳預先編譯好的模闆https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases mask_rcnn_coco.h5

5.安裝pycocotools

雖然别人說隻是在跑自己的資料時才需要安裝pycocotools，但是我跑demo的時候一直報沒有pycocotools子產品的錯誤

可以看Mask_rcnn下的coco.py檔案，裡面有注釋說https://github.com/pdollar/coco這個網頁下載下傳的pycocotools有問題，故從https://github.com/waleedka/coco下載下傳，并将PythonAPI/Makefile裡面的Python改為Python3

在PythonAPI中make，會産生pycocotools檔案夾，将這個檔案夾拷入Mask_rcnn主目錄下

有人說安裝好以後在ipython下輸入from pycocotools.coco import COCO，但是我的一直有QXcbConnection: Could not connect to display 這個錯誤，沒有找到原因

但是我的在Python的環境下輸入from pycocotools.coco import COCO是OK的。

6.下載下傳coco資料，MS COCO是一個大型圖像資料集用于目标檢測，分割以及圖像字幕産生。

下載下傳網址http://cocodataset.org/#download，下載下傳速度還可以

7.輸入jupyter notebook

打開ip位址和設定好的端口，輸入密碼，就可以使用了，jupyter notebook 建議看http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51031113，将各種快捷鍵進行了說明，很友善。

我現在跑通了demo部分，可以更換自己的圖檔進行detect，其他的暫時沒有看，後面會在更新。