[PYTHON] [Partie 2] J'ai essayé de résoudre l'erreur "Avertissement utilisateur: une entrée n'a pas pu être récupérée. Cela pourrait être parce qu'un travailleur est décédé" qui s'est produite dans le masque R-CNN.

Jusqu'à ce que la cause de l'erreur soit identifiée

[[Part 1] J'ai essayé de résoudre l'erreur "User Warning: Une entrée n'a pas pu être récupérée. Cela peut être parce qu'un travailleur est mort" qui s'est produite dans Mask R-CNN. ] (https://qiita.com/skperfarming/items/68cdec8ad8672837bd38)

Dans la première partie, nous avons exploré l'occurrence des erreurs et leurs causes. Dans la deuxième partie, je présenterai une implémentation que vous pouvez réellement apprendre correctement.

DOWNLOAD/SETUP/IMPORT

nucleus_train.py

# Mount drive
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
%tensorflow_version 1.x

Montez Google Drive. Spécifiez la version précédente de tensorflow.

nucleus_train.py

# Change directory to project folder
%cd "/content/drive/My Drive/DeepLearning2/Mask_RCNN"
!python setup.py install

Spécifiez le répertoire où se trouve setup.py et configuré.

nucleus_train.py

import os
import sys
import random
import math
import re
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

# Root directory of the project
ROOT_DIR = os.path.abspath("../../")

# Import Mask RCNN
sys.path.append(ROOT_DIR)  # To find local version of the library
from mrcnn import utils
from mrcnn import visualize
from mrcnn.visualize import display_images
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn.model import log

from samples.nucleus import nucleus

%matplotlib inline 

# Directory to save logs and trained model
LOGS_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")

J'importerai diverses choses familières. Peut-être que je viens de copier les autres trucs ipynb.

Jusqu'à l'apprentissage

nucleus_train.py

!mkdir "/content/datasets"
!cp "/content/drive/My Drive/DeepLearning2/Mask_RCNN/datasets/nucleus/stage1_train.zip" "/content/datasets"
!mkdir "/content/datasets/stage1_train"
!unzip /content/datasets/stage1_train.zip -d /content/datasets/stage1_train

Créez un dossier appelé ensembles de données directement sous le contenu → Stockez le zip dedans → Créer un dossier pour placer les données décompressées directement sous les jeux de données → Décompressez le zip et stockez-le dans le dossier créé

nucleus_train.py

%cd "/content/drive/My Drive/DeepLearning2/Mask_RCNN/samples/nucleus/"
!python3 nucleus.py train --dataset=/content/datasets/ --subset=train --weights="/content/drive/My Drive/DeepLearning2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5"

Déplacer le répertoire vers l'emplacement de nucleus.py → Exécutez la commande pour commencer l'apprentissage!

Résolution d'erreur

J'ai pu passer à Epoch 40 sans l'erreur mentionnée dans la première partie. Si la session expire au milieu, vous pouvez reprendre l'apprentissage à partir du milieu en spécifiant ce qui suit.

nucleus_train.py

!python3 nucleus.py train --dataset=/content/datasets/ --subset=train --weights=last

J'ai pu poursuivre mon apprentissage en toute sécurité! Veuillez commenter s'il y a des améliorations ~