- Mask_RCNN：用于object detection 和 instance segmentation，基于RGB图检测实例并生成其bounding box和二维mask。
- 实验环境：ubuntu18.04 + cuda10.0 + cudnn7.4.1
- 源码：matterport/Mask_RCNN
- 环境配置：
- tensorflow各版本支持的CUDA和CUDNN版本
- tensorflow与keras对应关系
- 最终环境：tensorflow-gpu1.14.0 + keras 2.2.5 + h5py 2.10.0，配环境就按照官网教程一步一步走就行
- 测试结果：基于官网给出的在COCO数据集上预训练的权重mask_rcnn_coco.h5模型，实现实例级语义分割，预测的语义类别有80类。针对每张图像，输出检测到的实例语义类别、boundingbox和mask。用室内场景数据测试的实例分割结果如下。
- Mask_RCNN + OpenCV：C++使用时需要模型部署，h5模型是由keras训练保存的，转为tensorflow的pb模型可被OpenCV4.0调用。OpenCV4.0已经支持mask rcnn的调用，只需要.pb文件和.pbtxt文件即可进行推理。（注：编译tensorflow C++ API也是可以，然后利用api调用模型，但是会比较麻烦。而且tensorflow的c++接口很少，pytorch对c++的支持更好。）
- 参考：python训练mask rcnn模型&&C++调用训练好的模型–基于opencv4.0，keras训练的h5模型转换为pb模型
- 测试：使用c++进行单帧实例分割耗时：一张640*480图像约200~300ms
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TensorRT简介：Nvidia推出的高性能深度学习引擎。TensorRT可以自动对网络模型进行网络模型的合并、参数的量化，目前支持caffe、uff和onnx三种格式的网络模型。因此可以使用TensorRT对MaskRCNN进行神经元合并和量化权重操作来进行加速。
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模型部署：对于使用神经网络训好的模型，首先需根据tensorrt教程，把maskrcnn h5格式的模型转成tensorrt的 uff格式，然后读取uff后根据平台做序列化，把序列化后的对象以二进制格式 .bin 保存下来，供C++代码使用，而且不同的平台需根据TensorRT和Tensorflow版本进行对应的转换，PC和AGX上的模型不同通用。
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环境配置：ubuntu18.04 + TensorRT6.0.1.5 + CUDA10.0 + cudann7.4.1
- 1）TensorRT安装： [参考教程1]、[参考教程2]
- 2）TensorRT项目编译测试：[参考教程] 完成mask_rcnn例子和模型转换，得到.uff和.pbtxt格式模型，sampleuffmaskrcnn例子测试成功。
- 问题1：No rule to make target ‘nvinfer_LIB_PATH-NOTFOUND’
- solution：[github-issue 928]，修改当前的cmake命令
- 问题2：nvcc fatal : redefinition of argument ‘std’
- solution：[github-issue570]，注释对应cmakelist.txt中的两行
- 问题3：用转换后的uff模型和sampuffmaskrcnn测试时，UffParser: Validator error: roi_align_mask_trt: Unsupported operation _PyramidROIAlign_TRT
- solution：[github-issue159]，把/build/out/libnvinfer_plugin.so.6.0.1添加到/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.6.0.1
- 测试：用室内场景数据测试的实例分割结果如下。将maskRcnn权重量化为int8时，精度降低了很多，速度与精度的权衡。将maskRcnn权重量化为int8，在AGX Xavier上测试，单帧640*480图像在AGX上实例分割耗时由200~300ms降为约70ms。
