【发布时间】：2019-03-09 01:14:09
【问题描述】：
我需要在 C++ 中实现一个自定义 Mask-RCNN 来对自定义数据集执行实例分割。由于我是初学者，我只知道理论，但我真的不知道如何应用它。
您能给我一些指导来开始我的项目吗？谢谢。
【问题讨论】：
【发布时间】：2019-03-09 01:14:09
【问题描述】：
对于初学者来说，使用 C++ 进行机器学习将是一个非常高的标准。
几乎所有的包都使用 python 作为 API。 Tensorflow 允许在 C++ 中运行会话 API，但您需要在 python 中构建图形。并且处理 tensorflow 的构建会很痛苦。
从它的 github 获取 Mask-RCNN，在 python 中运行它，理解它。检查许可证是否符合您的需要。然后，假设您的项目是使用 C++ 编写的，请复习 C++ 和 python 之间的绑定。让您的 C++ 调用导入 Mask-RCNN 的 python 层。
任何其他方法都会给初学者带来重大障碍。
【讨论】：
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谢谢杰弗里。我从 GitHub 获得了 Mask-RCNN，现在我将创建一个自定义数据集，例如 here，看看会发生什么。以后我会按照你说的去管理C++项目。
C++ 非常适合制作 ML 应用程序。
你需要学习的一些概念是
- 矩阵布局（行主要，列主要）
- 矢量
- 矩阵向量乘法
- 矩阵矩阵乘法
最重要的是缓存局部性。减少缓存未命中尤其是矩阵乘法（gemm 和 gemv）将是网络速度的决定因素。使用缓存友好的简单矩阵乘法（n^3 负载）将为您提供最佳结果。
【讨论】：