关于BDD100k数据输入处理mask变为56*56

Mask_rcnn数据训练

Mask rcnn往里面送的是数据原图，可能没有把mask送里面，而且mask的数据 56*56，仿照coco——inspect_data重点考虑

Bounding box都是长方形

 原图掩模，消耗内存

 

Mask尺寸变为56*56,影响不大

关于训练：

把mask变成这么小以后，接着在原图框出，送进去训练

因为shapes的图片128*128所以，可以原图直接进去，而BDD的图片太大，怎么处理？

Ballon案例中，数量比较少，直接原图送入

Examples of generated masks. These then get scaled and placed on the image in the right location.（GitHub-matterport）

所以mask产生以后，放在图片上，然后将图片送进去训练

在config.py中默认   

# If enabled, resizes instance masks to a smaller size to reduce

    # memory load. Recommended when using high-resolution images.

    USE_MINI_MASK = True

    MINI_MASK_SHAPE = (56, 56)  # (height, width) of the mini-mask

在model MaskRcnn中model.train()

Data_generator load_image_gt

load_image_gt(dataset, config, image_id, augment=augment,

                              augmentation=None,

                              use_mini_mask=config.USE_MINI_MASK)