1. 项目地址
https://github.com/matterport/Mask_RCNN
2. 安装过程
2.1 创建虚拟环境
打开Anaconda Prompt进入保存的项目地址，执行 conda create -n maskrcnn python=3.6命令。
成功创建环境后，执行 conda activate maskrcnn命令，进入环境。
2.3 安装Tensorflow和Keras
注意 Tensorflow和Keras具有对应关系，可参考https://www.cnblogs.com/carle-09/p/11661261.html
在这里我使用的是tensorflow 1.14.0 + Keras 2.2.5
运行命令
pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
没有GPU就用
pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装Keras
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras==2.2.5
2.3 根据requirements.txt安装相应的依赖
运行命令 pip install -r requirements.txt
注意 如果用上一条命令安装的太慢，可以使用国内镜像逐个安装，例如安装matplotlib：
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
其他的包改一下名字就可以。
输入 conda list查看已安装的包,看看是否安装成功
3. 下载训练好的COCO权重mask_rcnn_coco.h5
直接在github下载太慢，建议使用网盘进行下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1wzfsBREJHtYORBo8oC1P_g
提取码：gsud
4. 安装pycocotools
4.1 安装vc++ 2015构建工具
4.2 安装pycocotools
输入命令 pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
5. 使用jupyter notebook运行demo.ipynb
直接在命令行中输入 jupyter notebook，显示如下
打开sample目录下的demo.ipynb文件并运行。
最终运行成功的结果如下图所示：
Original: https://blog.csdn.net/bruce_zhao1407/article/details/122390851
Author: 溪午不闻钟_
Title: MaskRCNN学习（一）——win10环境下配置运行