【2020华为云AI实战营】 第3章：图像分割+3.2小节自己动手的过程

  1、前期准备：

  前期申明，我这里的操作过程，着重写出自己操作的过程中出现问题，github上比较一步一步做的部分，有些就跳过了、

在ModelArts服务主界面依次点击“开发环境”、“创建”

【注意：】选择TensorFlow-1.13.1，不要像教学视频中老师选择1.8

案例演示

这里就按照github上一步一步操作就可以了、

【发现问题01：】但是，我发现这里有个地方教学视频有，但是github操作文档上却没有‘’

2、 Mask R-CNN模型训练部分

第一步：导入相应的Python库，准备预训练模型。

其他按照github上文档操作就可以了，这里，就不赘述了、

3、 创建模型

  也是按照github上做就可以了，不赘述了这里

4、模型训练

我们首先将模型的结构打印出来，然后开始训练

将训练之后的模型，保存在自定义的位置当中。 训练完成之后，我们开始进行推理

【发现问题02】模型训练的时候，这个时候要重启。做到这一步的时候报错

【注意：】 删除现有的数据，换了TenFlow1.13.1重新来一遍，把这里报错解决了

等待这里，变成“100\100”

第12步，构建推理模型，将我们构建的模型参数加载进来。

从验证数据集中随机选出一张图片进行预测，并显示结果

首先是，标注信息的分割结果。然后是，模型推理出的分割结果。

第三步：也可以通过上传自己的图片进行预测。

上传图片方式：点击网页的’upload‘按钮，将本地图片文件上传，上传后图片所在的路径存储为test_path。

【发现问题03】这里并没有和教学视频中一样。

   这里，就抱错了。

    这里的计算结果是0.0

【解决方法：】upload上传图片的名字，弄错了。应该是“test.jpg”.把所有代码删除后重新来做一遍，解决了这个问题