在自定义数据问题上训练 MaskRCNN答案

【问题标题】：Training MaskRCNN on custom data issue在自定义数据问题上训练 MaskRCNN
【发布时间】：2021-05-05 02:58:51
【问题描述】：

我正在尝试在自定义的平面图数据集上训练 Mask RCNN。我正在关注 Medium 上的这篇文章：https://medium.com/analytics-vidhya/a-simple-guide-to-maskrcnn-custom-dataset-implementation-27f7eab381f2。

在注释格式和包出现一些问题后，我开始训练模型。但是，我偶然发现了以下错误代码：

Traceback (most recent call last):
  File "custom.py", line 391, in <module>
    train(model)
  File "custom.py", line 222, in train
    layers='heads')
  File "C:...\Custom_MaskRCNN-master\mrcnn\model.py", line 2356, in train
    self.compile(learning_rate, self.config.LEARNING_MOMENTUM)
  File "C:...\Custom_MaskRCNN-master\mrcnn\model.py", line 2201, in compile
    self.keras_model.add_metric(loss, name)
AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add_metric'

我找不到有关此错误的任何信息，希望有人能提供帮助或告诉我如何解决此问题。

【问题讨论】：

标签： python mask tensor

【解决方案1】：

正如我们所见，需求文件没有指定确切的 TF 和 Keras 版本，而只是一个下限。

#requirements.txt
numpy
scipy
Pillow
cython
matplotlib
scikit-image
tensorflow>=1.3.0
keras>=2.0.8
opencv-python
h5py
imgaug
IPython[all]

当你的环境被创建时，最新版本的 TensorFlow 和 Keras 就已经安装好了。 'add_metric' 方法可能已被弃用或移动到安装的最新版本中的另一个类，因为这些框架已经进行了主要版本更新。请注意，与本文相关的 repo 的作者在过去两年没有更新它。甚至此 repo 所基于的原始 repo 的作者也尚未对其进行更新（原始 repo：https://github.com/matterport/Mask_RCNN）。一旦解决了当前错误，您很可能会面临更多错误。

解决此问题的一种方法是降级 TF 和 Keras 版本（tensorflow 到 1.3.0，keras 到 2.0.8 可能会解决此问题）。

最好的做法是使用 TensorFlow 提供的官方转换工具移植代码，将 TF1.x 代码转换为 TF2.x，或者使用已转换代码的存储库。

具有更新的 TF 和 Keras 的 MaskRCNN 存储库：https://github.com/ahmedfgad/Mask-RCNN-TF2

希望对您有所帮助！干杯:)

【讨论】：

【解决方案2】：

如下更改该行，

来自：

self.keras_model.add_metric(loss, name)

到：

self.keras_model.metrics_tensors.append(loss)

【讨论】：