background-matting运行所需要的权重文件real-hand-held-20200511T154014Z-001.zip

一个透视遮罩的Shader，及其材质球，会按照模型的UV方向产生透视效果。例如，里面有个UV从里面向外的球形模型，添加入材质球之后，在球内部向外看时，则会透视球外部的所有3D物体，直接看到天空盒。

v0和v1的yolo水瓶数据(mask和image)

口罩数据集（mask，nomask)，VOC格式，可用于目标检测等

opencv4.0结合TensorFlow实现mask rcnn的目标分割效果Demo。 项目给予vs2015，其中没有加入mask_rcnn_inception_v2_coco训练数据集，如有导入需要可以去我的另一个资源中下载。

本demo是基于anaconda，opencv，tensorflow，keras等的代码实现 需要下载一个训练模型(模型名称为：mask_rcnn_coco.h5)才能跑起来,模型下载路径在本资源的readme.txt里有说明 首先需要安装好requirements.txt里的包，并运行demo.ipynb即可

遮罩R-CNN用于目标检测和分割 这是基于Python 3，Keras和TensorFlow的的实现。 该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。 它基于功能金字塔网络（FPN）和ResNet101主干网。 该存储库包括： 基于FPN和ResNet101构建的Mask R-CNN的源代码。 MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练砝码 Jupyter笔记本电脑可在每个步骤可视化检测管线 用于Multi-GPU训练的ParallelModel类 评估MS COCO指标（AP） 在自己的数据集上进行训练的示例 该代码已记录并设计为易于扩展。 如果您在研究中使用它，请考虑参考此存储库。 如果您从事3D视觉工作，您可能会发现我们最近发布的数据集也很有用。 该数据集是由我们的客户捕获的3D重构空间创建的，这些客户同意将其公开提供给学术用途。 您可以看到更多示例。 入门 是最简

1.领域：matlab，Mask-RCNN 2.内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测和识别matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Mask-RCNN的高精度目标检测和识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

 qt绘制遮罩工具功能如下： 1.可控制遮罩绘制时候是起始和终止点是矩形还是圆形 2.可控制遮罩颜色，用户自定义 3.可控制遮罩线条粗细，1~150像素范围内 4.可控制遮罩当前是绘图还是移动图片模式 5.添加橡皮擦功能 6.release模式下，20M以内的图绘制和移动不会卡顿

官方示例CPU版，显卡不行的可以参考参考，修改自己的训练图像位置和图片分辨率、识别种类就可开始训练