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# Mask R-CNN 实例分割训练框架
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基于 PyTorch + torchvision 的 Mask R-CNN 目标分割训练代码，支持 LabelMe 标注格式。
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## 功能特点
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- **LabelMe 标注支持**：自动解析 `polygon`、`linestrip`、`rectangle`、`circle` 四种标注类型
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- **Linestrip 自动合并**：将相同标签的多条线段智能合并为闭合多边形（适用于标注边界线而非直接画多边形的场景）
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- **COCO 预训练微调**：加载 COCO 预训练权重，仅替换分类头和 mask 预测头，加速收敛
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- **数据增强**：随机水平翻转、亮度调整、对比度调整（同时变换 mask 和 boxes）
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- **训练管理**：检查点保存/恢复、最佳模型追踪、损失曲线可视化
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- **推理可视化**：支持单图/批量推理，叠加显示 mask 和包围框
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## 环境要求
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- Python 3.11
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- Windows / Linux / macOS
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## 安装依赖
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```bash
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# 激活虚拟环境（如已有）
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# .\env\Scripts\activate
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# 安装 PyTorch (CPU 版本)
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pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
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# 安装其他依赖
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pip install opencv-python tqdm
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# 或一次性安装
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 项目结构
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```
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segmentation/
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├── dataset/ # 数据集目录
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│ ├── 1.jpg # 图像
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│ ├── 1.json # LabelMe 标注
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│ ├── 2.jpg
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│ ├── 2.json
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│ └── ...
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├── utils.py # 工具函数（标注解析、mask 转换、可视化）
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├── dataset.py # Dataset 类和数据增强
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├── model.py # Mask R-CNN 模型构建
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├── train.py # 训练脚本
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├── predict.py # 推理脚本
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├── requirements.txt # 依赖列表
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└── README.md # 本文件
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```
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## 使用方法
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### 1. 训练模型
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```bash
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# 默认参数训练（使用 COCO 预训练权重）
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python train.py
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# 自定义参数
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python train.py --epochs 100 --batch-size 2 --lr 0.005
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# 冻结骨干网络（小数据集推荐，减少过拟合）
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python train.py --freeze-backbone --epochs 100
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# 调整图像输入尺寸
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python train.py --min-size 512 --max-size 800
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# 从检查点恢复训练
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python train.py --resume checkpoints/mask_rcnn_epoch_20.pth
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```
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**主要参数说明：**
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--dataset` | `dataset` | 数据集目录路径 |
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| `--epochs` | `50` | 训练轮数 |
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| `--batch-size` | `2` | 批大小 |
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| `--lr` | `0.005` | 学习率 |
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| `--val-ratio` | `0.2` | 验证集比例 |
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| `--freeze-backbone` | `False` | 冻结骨干网络 |
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| `--no-pretrained` | `False` | 不使用预训练权重 |
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| `--resume` | `None` | 恢复训练的检查点路径 |
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### 2. 推理与可视化
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```bash
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# 对单张图片推理
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python predict.py --image dataset/1.jpg --checkpoint checkpoints/mask_rcnn_best.pth
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# 对整个数据集目录批量推理
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python predict.py --dataset dataset --checkpoint checkpoints/mask_rcnn_best.pth
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# 调整置信度阈值
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python predict.py --image dataset/1.jpg --threshold 0.7
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# 同时显示 ground truth 对比
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python predict.py --dataset dataset --show-gt
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```
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## 数据集格式
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使用 [LabelMe](https://github.com/wkentaro/labelme) 工具进行标注，数据目录结构：
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```
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dataset/
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├── image1.jpg
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├── image1.json
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├── image2.jpg
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├── image2.json
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└── ...
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```
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每个 JSON 文件的 `shapes` 列表中每个 shape 包含：
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- `label`: 类别名称（如 `"crosswalk"`）
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- `points`: `[[x, y], ...]` 坐标点列表
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- `shape_type`: 标注类型
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### 标注类型说明
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| 类型 | 说明 | 处理方式 |
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|------|------|----------|
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| `polygon` | 多边形 | 直接转换为 mask |
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| `linestrip` | 线段 | 相同标签的线段自动合并为多边形 |
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| `rectangle` | 矩形 | 转换为四点多边形 |
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| `circle` | 圆形 | 近似为多边形 |
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> **Linestrip 合并**：当标注对象边界使用多条线段（而非直接画多边形）时，
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> 代码会自动将相同标签的线段按最近端点连接，合并为闭合多边形。
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## 训练输出
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训练完成后，`checkpoints/` 目录包含：
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| 文件 | 说明 |
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|------|------|
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| `mask_rcnn_best.pth` | 验证分数最高的模型 |
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| `mask_rcnn_final.pth` | 最后一轮的模型 |
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| `mask_rcnn_epoch_N.pth` | 每 N 轮的检查点 |
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| `label_map.json` | 标签映射表 |
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| `loss_history.json` | 损失历史记录 |
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| `loss_curve.png` | 损失曲线图 |
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## 小数据集建议
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当前数据集仅有 4 张图片，建议：
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1. **使用 `--freeze-backbone`** 冻结骨干网络，大幅减少可训练参数
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2. **增加 epoch 数**（如 `--epochs 200`），因为样本少需要更多迭代
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3. **增加数据**：4 张图片不足以训练出泛化能力强的模型，建议扩充到至少 100+ 张
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4. **使用 polygon 标注**：直接画多边形比 linestrip 更精确
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## 技术细节
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- **模型**：Mask R-CNN + ResNet50-FPN 骨干网络（torchvision 实现）
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- **优化器**：SGD + momentum(0.9) + weight_decay(0.0005)
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- **学习率调度**：StepLR，每 10 个 epoch 衰减为 0.1 倍
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- **数据增强**：水平翻转 + 亮度/对比度抖动（同时变换 mask 和 boxes）
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