因为之前对Faster R-CNN编译训练过，所以同样使用mxnet框架下的源码：https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn

mxnet的安装见点击打开链接

Faster R-CNN的编译训练见点击打开链接

Mxnet一定要加入ROIAlign重新编译！！！

由于我安装mxnet时是按照Faster R-CNN的需求安装的，但Mask R-CNN用到了ROIAlign，需要将将rcnn/CXX_OP/下的文件夹复制到了mxnet/src/operator/中，重新编译，否则会在训练到一半的时候报错AttributeError: 'module' object has no attribute 'ROIAlign'（make不会报错，第8次迭代时报错）。

所以一定要加入ROIAlign编译，make是发现不了错误的TT

另外，有些头文件路径需要修改。

1 训练

具体步骤参考：点击打开链接

测试集：Cityscapes数据集

共训练10类：

"bicycle" "caravan" "motorcycle""rider" "bus" "train" "car" "person""truck" "trailer"

make

bash scripts/train_alternate.sh

用4个gpu训练，速度仍然比Faster R-CNN慢很多。

2 测试

使用训练好的模型对测试集中的图片进行测试

bash scripts/download_cityscapescripts.sh

bash scripts/eval.sh

bash scripts/demo_single_image.sh