Mask R-CNN merupakan salah satu arsitektur deep learning yang canggih dalam bidang computer vision, khususnya untuk tugas deteksi objek (object detection) dan segmentasi instan (instance segmentation). Berbeda dengan deteksi objek tradisional yang hanya memberikan kotak pembatas (bounding box) di sekitar objek, segmentasi instan melangkah lebih jauh dengan mengidentifikasi piksel-piksel tepat yang menjadi bagian dari setiap instance objek yang terdeteksi. Keunggulan Mask R-CNN terletak pada kemampuannya melakukan kedua tugas ini secara bersamaan dengan akurasi tinggi. Tutorial Mask R-CNN Python ini akan memandu Anda langkah demi langkah dalam menggunakan model Mask R-CNN yang sudah dilatih (pre-trained) pada dataset COCO untuk melakukan deteksi objek dan segmentasi instan menggunakan Python.
Prasyarat Sebelum Memulai Tutorial
Agar Anda dapat mengikuti tutorial ini dengan lancar, ada beberapa prasyarat yang disarankan:
- Pengetahuan Dasar Python: Pemahaman tentang sintaks dasar Python, struktur data (seperti list dan dictionary), serta fungsi.
- Konsep Dasar Computer Vision: Familiaritas dengan konsep gambar digital, piksel, dan prinsip dasar deteksi objek akan sangat membantu.
- Perangkat Lunak Terinstal:
- Python 3 (versi 3.6 atau lebih baru direkomendasikan).
- Pip (package installer for Python), yang biasanya sudah terinstal bersama Python.
- Git untuk mengkloning repositori.
Persiapan Lingkungan: Instalasi Mask R-CNN Python dan Dependensi
Sangat disarankan untuk membuat lingkungan virtual (misalnya, menggunakan venv atau conda) sebelum menginstal library. Langkah ini membantu mengisolasi proyek Anda dan mencegah potensi konflik dependensi dengan paket Python lain yang mungkin sudah terinstal di sistem Anda.
# Membuat lingkungan virtual (opsional tapi sangat direkomendasikan)
python -m venv maskrcnn_env
# Mengaktifkan lingkungan virtual
# Windows:
maskrcnn_env\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source maskrcnn_env/bin/activate
Instalasi Library Utama (TensorFlow, Keras, OpenCV)
Implementasi Mask R-CNN (khususnya dari Matterport) memiliki dependensi pada beberapa library utama. Penting untuk dicatat bahwa versi TensorFlow yang dibutuhkan bisa sangat spesifik. Implementasi asli dari Matterport dirancang untuk TensorFlow 1.x. Meskipun ada *fork* atau penyesuaian untuk TensorFlow 2.x, tutorial ini akan menggunakan pendekatan yang lebih umum. Jika Anda menghadapi masalah kompatibilitas versi (bagian umum dari *troubleshooting mask rcnn tensorflow*), sangat penting untuk merujuk pada dokumentasi repositori mrcnn spesifik yang Anda gunakan.
# Instal TensorFlow (versi 2.x akan otomatis menyertakan Keras)
pip install tensorflow
# Instal OpenCV untuk pemrosesan gambar
pip install opencv-python
# Instal library pendukung lainnya yang umum dibutuhkan
pip install numpy scipy Pillow matplotlib h5py Cython
Catatan Penting: Jika Anda memiliki GPU NVIDIA dan ingin memanfaatkan akselerasi GPU (sangat direkomendasikan untuk performa yang jauh lebih baik), pastikan Anda telah menginstal driver NVIDIA, CUDA Toolkit, dan cuDNN yang versinya kompatibel dengan versi TensorFlow yang Anda instal. Periksa dokumentasi TensorFlow untuk panduan instalasi GPU.
Instalasi Library mrcnn dari Matterport (mrcnn library python tutorial)
Kita akan menggunakan implementasi Mask R-CNN populer dari Matterport. Prosesnya melibatkan pengklonan repositori dari GitHub dan menginstalnya.
# 1. Clone repositori Mask_RCNN dari GitHub
git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git
# 2. Masuk ke direktori hasil clone
cd Mask_RCNN
# 3. Instal requirement library mrcnn (mungkin beberapa sudah terinstal sebelumnya)
pip install -r requirements.txt
# 4. Instal library mrcnn itu sendiri
# Perintah ini akan mengkompilasi beberapa ekstensi C
python setup.py install
Proses instalasi, terutama langkah ke-4, mungkin memerlukan dependensi sistem tambahan seperti compiler C++ (misalnya, Build Tools for Visual Studio di Windows, build-essential di Ubuntu/Debian, atau Xcode Command Line Tools di macOS) dan pycocotools. Jika Anda mengalami *error instalasi mask rcnn*, perhatikan baik-baik pesan error yang muncul. Seringkali, masalah disebabkan oleh versi library yang tidak cocok atau dependensi sistem yang hilang. Mencari solusi berdasarkan pesan error spesifik di Google atau *issue tracker* GitHub repositori adalah langkah pemecahan masalah yang efektif.
Memuat Model: Cara Pakai Mask R-CNN Pre-trained (Dataset COCO)
Melatih model Mask R-CNN dari awal adalah tugas yang membutuhkan dataset berukuran besar dan sumber daya komputasi yang signifikan. Untungnya, kita dapat memanfaatkan bobot (weights) yang sudah dilatih sebelumnya (pre-trained) pada dataset skala besar seperti COCO (Common Objects in Context). Ini merupakan *cara pakai mask rcnn pre-trained* yang paling efisien untuk sebagian besar aplikasi umum.
Dataset COCO mencakup sekitar 80 kelas objek umum, seperti orang, mobil, kucing, anjing, dan banyak lagi. Model yang dilatih pada COCO mampu mendeteksi dan mensegmentasi objek-objek ini dalam gambar baru (*implementasi mask rcnn coco*).
Anda perlu mengunduh file bobot pre-trained bernama mask_rcnn_coco.h5. File ini biasanya dapat ditemukan di bagian “Releases” pada repositori Matterport Mask R-CNN di GitHub. Unduh file tersebut dan letakkan di direktori proyek Anda.
Berikut adalah contoh kode Python awal untuk mempersiapkan pemuatan model:
# (Kode lengkap akan disajikan pada bagian berikutnya)
# Impor library yang diperlukan
import os
import sys
# Asumsikan repositori Mask_RCNN ada di direktori kerja saat ini
ROOT_DIR = os.path.abspath("./Mask_RCNN")
sys.path.append(ROOT_DIR) # Tambahkan path root proyek ke sys.path
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn.config import Config
# Definisikan path ke file bobot COCO yang sudah diunduh
# Pastikan path ini benar sesuai lokasi file Anda
COCO_WEIGHTS_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")
# Buat kelas konfigurasi untuk inferensi
class InferenceConfig(Config):
# Berikan nama unik untuk konfigurasi ini
NAME = "coco_inference"
# Jumlah GPU yang digunakan (atur 1 jika hanya menggunakan CPU atau 1 GPU)
GPU_COUNT = 1
# Jumlah gambar yang diproses per GPU
IMAGES_PER_GPU = 1
# Jumlah total kelas (latar belakang + 80 kelas COCO)
NUM_CLASSES = 1 + 80
# Konfigurasi lain bisa disesuaikan jika diperlukan,
# contohnya threshold deteksi
# DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.7
# Inisialisasi konfigurasi
config = InferenceConfig()
config.display() # Berguna untuk melihat konfigurasi yang aktif
# Tentukan direktori untuk menyimpan log (bisa dibuat jika belum ada)
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")
# Inisialisasi model Mask R-CNN dalam mode inferensi
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir=MODEL_DIR)
# Muat bobot COCO pre-trained
model.load_weights(COCO_WEIGHTS_PATH, by_name=True)
print("Model Mask R-CNN dengan bobot COCO berhasil dimuat!")
Pastikan Anda mengganti nilai COCO_WEIGHTS_PATH jika file mask_rcnn_coco.h5 tidak berada langsung di dalam direktori `Mask_RCNN`.
Implementasi Lengkap: Kode Deteksi dan Segmentasi dengan TensorFlow Keras
Kini saatnya menyusun *contoh kode mask rcnn python* yang lebih lengkap untuk memuat gambar, melakukan inferensi (deteksi dan segmentasi), serta memproses hasilnya.
Mengimpor Library yang Dibutuhkan
Kita perlu mengimpor semua modul yang diperlukan untuk menjalankan kode.
import os
import sys
import cv2 # OpenCV untuk pemrosesan gambar dasar (opsional, bisa pakai skimage)
import numpy as np
import skimage.io # Lebih baik untuk memuat gambar dengan channel yang benar (RGB)
import matplotlib.pyplot as plt
# Tentukan path root proyek (asumsikan script dijalankan dari luar folder Mask_RCNN)
# Jika script ada di dalam folder Mask_RCNN, cukup gunakan "."
ROOT_DIR = os.path.abspath("./Mask_RCNN")
# Tambahkan path library mrcnn ke sys.path jika belum ada
if ROOT_DIR not in sys.path:
sys.path.append(ROOT_DIR)
# Impor library Mask R-CNN
from mrcnn.config import Config
import mrcnn.model as modellib
import mrcnn.visualize as visualize
# Direktori untuk menyimpan log dan model terlatih (jika ada)
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")
# Path ke file bobot COCO
COCO_WEIGHTS_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")
# Verifikasi keberadaan file bobot
if not os.path.exists(COCO_WEIGHTS_PATH):
print(f"Error: File bobot '{COCO_WEIGHTS_PATH}' tidak ditemukan.")
print("Silakan unduh dari https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases")
# Opsional: tambahkan kode untuk mengunduh otomatis menggunakan mrcnn.utils
# import mrcnn.utils
# print("Mencoba mengunduh bobot...")
# mrcnn.utils.download_trained_weights(COCO_WEIGHTS_PATH)
# if not os.path.exists(COCO_WEIGHTS_PATH):
# sys.exit("Gagal mengunduh atau menemukan file bobot.") # Keluar jika tetap tidak ada
Konfigurasi Model Inferensi
Kita menggunakan kelas konfigurasi yang sama seperti yang didefinisikan sebelumnya, yang dioptimalkan untuk proses inferensi.
class InferenceConfig(Config):
# Konfigurasi untuk inferensi menggunakan model COCO pre-trained.
NAME = "coco_inference"
GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 1
NUM_CLASSES = 1 + 80 # 1 Background + 80 COCO classes
# Anda bisa mengatur parameter lain di sini sesuai kebutuhan
# Misalnya, ukuran gambar input
# IMAGE_RESIZE_MODE = "square"
# IMAGE_MIN_DIM = 800
# IMAGE_MAX_DIM = 1024
# Atau threshold keyakinan minimum untuk deteksi
# DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.7
config = InferenceConfig()
config.display()
Inisialisasi Model dan Memuat Bobot
Langkah ini membuat instance dari arsitektur model dan memuat bobot *pre-trained* COCO yang telah kita unduh.
# Buat instance model dalam mode inferensi ('inference')
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=config)
# Muat bobot dari file .h5
print(f"Memuat bobot dari: {COCO_WEIGHTS_PATH}")
model.load_weights(COCO_WEIGHTS_PATH, by_name=True)
print("Bobot pre-trained COCO berhasil dimuat.")
Mendefinisikan Nama Kelas COCO
Kita memerlukan daftar nama kelas yang urutannya sesuai dengan output dari model COCO.
# Nama kelas COCO (Common Objects in Context)
# Urutan ini krusial dan harus cocok dengan model yang dilatih
class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
Memuat Gambar Input
Sekarang, kita muat gambar yang ingin diproses. Pastikan untuk mengganti "path/to/your/image.jpg" dengan path sebenarnya ke file gambar Anda.
# Ganti dengan path lengkap ke gambar Anda
# Buat folder 'images' di direktori kerja Anda dan letakkan gambar di sana
IMAGE_DIR = os.path.join(os.getcwd(), "images")
IMAGE_PATH = os.path.join(IMAGE_DIR, "sample.jpg") # Contoh nama file
# Periksa apakah file gambar ada
if not os.path.exists(IMAGE_PATH):
print(f"Error: Gambar input '{IMAGE_PATH}' tidak ditemukan.")
# Membuat gambar dummy jika tidak ada (agar kode tetap bisa jalan untuk tes)
print("Membuat gambar dummy berwarna hitam...")
dummy_image = np.zeros((512, 512, 3), dtype=np.uint8)
# Pastikan direktori 'images' ada
os.makedirs(IMAGE_DIR, exist_ok=True)
try:
# Coba simpan menggunakan skimage (lebih konsisten dengan pemuatan)
skimage.io.imsave(IMAGE_PATH, dummy_image)
print(f"Gambar dummy disimpan sebagai {IMAGE_PATH}")
except Exception as e:
print(f"Gagal menyimpan gambar dummy: {e}")
sys.exit("Tidak ada gambar input.")
# Muat gambar menggunakan skimage.io (menghasilkan array NumPy format RGB)
try:
image = skimage.io.imread(IMAGE_PATH)
except FileNotFoundError:
print(f"Error Fatal: File gambar tidak dapat ditemukan di {IMAGE_PATH}")
sys.exit("Gagal memuat gambar.")
# Tangani kasus gambar RGBA (memiliki alpha channel)
if image.shape[-1] == 4:
print("Gambar terdeteksi sebagai RGBA, mengkonversi ke RGB...")
image = image[..., :3]
print(f"Gambar {IMAGE_PATH} berhasil dimuat. Shape: {image.shape}")
Menjalankan Deteksi Objek dan Segmentasi dengan Mask R-CNN
Ini adalah langkah inti di mana model Mask R-CNN memproses gambar yang telah dimuat.
# Jalankan proses deteksi pada gambar
# Fungsi model.detect() menerima list gambar, jadi kita masukkan gambar kita ke dalam list: [image]
print("\nMemulai deteksi Mask R-CNN pada gambar...")
results = model.detect([image], verbose=1) # verbose=1 menampilkan info proses
print("Deteksi selesai.")
Memproses Hasil Deteksi dan Segmentasi
Hasil dari model.detect adalah sebuah list, di mana setiap elemennya adalah dictionary yang berisi hasil deteksi untuk satu gambar input. Karena kita hanya memproses satu gambar, kita cukup mengambil elemen pertama (indeks 0) dari list hasil tersebut.
# Hasilnya adalah list, ambil elemen pertama karena hanya ada 1 gambar
r = results[0]
# Mari kita inspeksi struktur dictionary 'r'
print("\nStruktur Hasil Deteksi (variabel 'r'):")
print(f"- Jumlah objek terdeteksi: {len(r['rois'])}")
print(f"- Shape 'rois' (bounding boxes [y1, x1, y2, x2]): {r['rois'].shape}")
print(f"- Shape 'class_ids' (ID kelas integer): {r['class_ids'].shape}")
print(f"- Shape 'scores' (skor keyakinan deteksi): {r['scores'].shape}")
print(f"- Shape 'masks' (masker segmentasi [Tinggi, Lebar, Jumlah Objek]): {r['masks'].shape}")
# Contoh cara mengakses data spesifik:
# Bounding box objek pertama: r['rois'][0]
# ID kelas objek pertama: r['class_ids'][0] (misal: 3 untuk 'car')
# Skor keyakinan objek pertama: r['scores'][0]
# Masker biner objek pertama: r['masks'][:, :, 0] (array boolean True/False)
Penjelasan kunci dalam dictionary r:
'rois': Array NumPy yang berisi koordinat kotak pembatas (bounding box) untuk setiap objek yang terdeteksi. Formatnya adalah[y1, x1, y2, x2](koordinat piksel).'class_ids': Array NumPy berisi ID kelas berupa integer untuk setiap objek. ID ini merujuk pada indeks dalam listclass_names(setelah indeks 0 untuk ‘BG’ atau background).'scores': Array NumPy berisi skor keyakinan (antara 0 dan 1) untuk setiap deteksi. Skor yang lebih tinggi menandakan keyakinan model yang lebih besar terhadap deteksi tersebut.'masks': Array NumPy boolean 3D dengan dimensi[Tinggi_Gambar, Lebar_Gambar, Jumlah_Objek]. Setiap “irisan”[:, :, i]merupakan masker biner (nilai True/False) yang menandai piksel-piksel yang termasuk dalam objek ke-i.
Visualisasi Hasil Deteksi dan Segmentasi Instan
Library mrcnn menyediakan modul visualize yang sangat berguna untuk menampilkan hasil *deteksi objek dengan mask rcnn* dan *segmentasi instan* secara grafis.
# Visualisasikan hasil deteksi dan segmentasi pada gambar
print("\nMenyiapkan visualisasi hasil...")
# Gunakan fungsi display_instances dari mrcnn.visualize
# Fungsi ini akan menggambar bounding box, masker, nama kelas, dan skor pada gambar
# Perhatikan: Ini akan membuka jendela baru menggunakan Matplotlib
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],
class_names, r['scores'])
# --- Opsi Alternatif: Menyimpan Hasil Visualisasi ke File ---
# Jika Anda ingin menyimpan gambar hasil visualisasi daripada menampilkannya langsung:
#
# # 1. Pastikan matplotlib.pyplot sudah diimpor (biasanya sebagai plt)
# import matplotlib.pyplot as plt
#
# # 2. Buat figure dan axes matplotlib
# fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(16, 16)) # Ukuran bisa disesuaikan
#
# # 3. Panggil display_instances dengan menyediakan 'ax'
# visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],
# class_names, r['scores'], ax=ax,
# title="Hasil Deteksi & Segmentasi Mask R-CNN")
#
# # 4. Simpan figure ke file
# output_filename = "hasil_deteksi_segmentasi.png"
# fig.savefig(output_filename)
# print(f"\nHasil visualisasi disimpan ke file: {output_filename}")
#
# # Anda mungkin perlu menutup plot agar script bisa selesai jika tidak interaktif
# plt.close(fig)
Fungsi display_instances mengambil gambar asli, beserta output dari model (bounding box, masker, ID kelas, skor), dan daftar nama kelas. Kemudian, fungsi ini menggunakan Matplotlib untuk menggambar elemen-elemen tersebut di atas salinan gambar asli: kotak pembatas, label kelas beserta skor keyakinannya, dan area segmentasi yang diwarnai secara unik untuk setiap objek yang terdeteksi.
Penjelasan Detail Kode Kunci
- Impor & Konfigurasi: Bagian awal kode mengimpor library standar Python (os, sys, numpy) dan library spesifik untuk pemrosesan gambar (skimage/cv2, matplotlib) serta komponen inti dari
mrcnn(Config,model,visualize). KelasInferenceConfigsangat penting karena mendefinisikan parameter krusial yang digunakan model selama proses inferensi (deteksi), seperti jumlah kelas yang diharapkan (81 = 1 latar belakang + 80 kelas COCO) dan konfigurasi penggunaan GPU. - Inisialisasi Model (
modellib.MaskRCNN): Pembuatan instance modelMaskRCNNdengan parametermode="inference"memberitahu library bahwa kita akan menggunakan model untuk prediksi, bukan untuk pelatihan.model_dirdigunakan untuk menyimpan log atau file sementara. - Pemuatan Bobot (
model.load_weights): Ini adalah langkah vital di mana parameter (bobot) yang telah dipelajari dari pelatihan pada dataset COCO dimuat dari file.h5ke dalam arsitektur model yang baru saja dibuat. Penggunaanby_name=Truememastikan bobot dimuat ke layer yang sesuai berdasarkan namanya, yang penting untuk kompatibilitas meskipun ada sedikit perbedaan arsitektur minor. - Pemuatan Gambar: Kode menggunakan
skimage.io.imreaduntuk memuat gambar dari file ke dalam format array NumPy. Penting untuk memastikan gambar dimuat dalam format RGB (Red, Green, Blue) dan menangani kasus gambar dengan alpha channel (RGBA) dengan menghapus channel alpha tersebut. - Deteksi (
model.detect): Fungsi intimodel.detect([image], verbose=1)menerima *list* gambar (dalam kasus kita, list berisi satu gambar) dan menjalankan proses *forward pass* melalui seluruh jaringan Mask R-CNN. Proses ini secara internal melibatkan beberapa tahap kompleks: pembuatan proposal wilayah (Region Proposal Network – RPN), klasifikasi proposal tersebut, penyempurnaan bounding box (regresi), dan pembuatan masker segmentasi piksel-demi-piksel untuk setiap instance objek yang teridentifikasi.verbose=1memberikan output teks tentang kemajuan proses. - Pemrosesan Hasil (
results[0]): Output darimodel.detectadalah list (satu elemen per gambar input). Kita mengakses elemen pertama,r = results[0], yang merupakan sebuah dictionary Python. Dictionary ini menyimpan semua informasi hasil deteksi dalam bentuk array NumPy:rois(lokasi kotak),class_ids(kelas objek yang terdeteksi),scores(tingkat keyakinan), danmasks(masker segmentasi biner). - Visualisasi (
visualize.display_instances): Fungsi utilitas ini dirancang untuk mempermudah interpretasi hasil. Ia mengambil output darir, gambar asli, dan daftar nama kelas, lalu menggunakan Matplotlib untuk membuat visualisasi yang jelas, menampilkan kotak, masker berwarna, label kelas, dan skor keyakinan pada salinan gambar asli. Ini sangat membantu dalam memahami output dari proses *computer vision object segmentation python*.
Kesimpulan dan Langkah Selanjutnya
Selamat! Anda telah berhasil menyelesaikan *tutorial mask rcnn python* ini dan kini mampu melakukan *deteksi objek dengan mask rcnn* serta *segmentasi instan* menggunakan model *pre-trained*. Anda telah mempelajari cara:
- Menyiapkan lingkungan pengembangan Python dan menginstal library yang diperlukan, termasuk *cara install mask rcnn python*.
- Memuat model Mask R-CNN dengan bobot COCO *pre-trained* yang siap pakai.
- Menulis kode *implementasi mask rcnn tensorflow keras* untuk memproses gambar, mendapatkan hasil deteksi (bounding box, kelas, skor), dan segmentasi (masker piksel).
- Memvisualisasikan hasil *computer vision object segmentation python* ini secara informatif.
Dari titik ini, ada banyak arah yang bisa Anda eksplorasi:
- Gunakan gambar Anda sendiri atau bahkan frame dari video sebagai input untuk model.
- Eksplorasi lebih lanjut parameter dalam
InferenceConfig(misalnya, sesuaikanDETECTION_MIN_CONFIDENCEuntuk menyaring deteksi dengan skor keyakinan rendah). - Pelajari cara melakukan *fine-tuning* model Mask R-CNN pada dataset kustom Anda sendiri untuk mendeteksi objek spesifik yang tidak termasuk dalam dataset COCO.
- Integrasikan fungsionalitas deteksi dan segmentasi ini ke dalam aplikasi yang lebih besar, seperti sistem analisis video atau alat anotasi gambar.
Kemampuan seperti deteksi dan segmentasi objek adalah fondasi bagi banyak aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang canggih. Sementara tutorial ini berfokus pada aspek teknis implementasi Mask R-CNN, membangun solusi AI yang komprehensif dan terukur untuk kebutuhan bisnis seringkali melibatkan lebih dari sekadar satu algoritma. Platform dan layanan AI dapat membantu bisnis memanfaatkan kekuatan AI secara lebih efektif. Jika Anda tertarik mengeksplorasi bagaimana AI dapat diintegrasikan lebih luas untuk mendorong pertumbuhan bisnis Anda, pertimbangkan untuk mencari solusi platform AI yang sesuai.
(Opsional) Troubleshooting: Masalah Umum dan Solusi
Berikut adalah beberapa masalah umum yang mungkin Anda temui saat mengikuti tutorial ini, beserta tips solusinya terkait *troubleshooting mask rcnn tensorflow*:
- Error saat Instalasi
pycocotoolsatau Kompilasi Cython:- Penyebab Umum: Tidak adanya compiler C++ yang dibutuhkan.
- Solusi: Instal compiler C++ yang sesuai untuk sistem operasi Anda (misalnya, Build Tools for Visual Studio di Windows dengan opsi C++ development,
sudo apt-get install build-essentialdi Ubuntu/Debian, atau Xcode Command Line Tools di macOS). Setelah itu, coba instal ulangpycocotoolsatau jalankanpython setup.py installlagi dari direktori Mask_RCNN. - Alternatif Windows: Kadang menginstal dari *wheel* (
.whl) yang sudah terkompilasi atau menggunakan fork khusus Windows daricocoapi(seperti dari `philferriere`) bisa membantu:pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI. - Pastikan Cython terinstal:
pip install cythonsebelum mencoba menginstalmrcnnataupycocotools.
- Error Terkait Versi TensorFlow/Keras:
- Penyebab Umum: Repositori Matterport asli dirancang untuk TensorFlow 1.x. Penggunaan TensorFlow 2.x mungkin menyebabkan error terkait path impor atau API yang berubah.
- Solusi:
- Gunakan *fork* dari repositori Mask_RCNN yang secara eksplisit menyatakan dukungan untuk TensorFlow 2.x.
- Lakukan penyesuaian manual pada kode sumber
mrcnn(misalnya, menggantiimport keras...menjadiimport tensorflow.keras...). - Pastikan versi TensorFlow, Keras (jika diinstal terpisah), CUDA, dan cuDNN (jika menggunakan GPU) saling kompatibel. Periksa dokumentasi TensorFlow untuk matriks kompatibilitas.
- Error Kehabisan Memori (Out of Memory – OOM):
- Penyebab Umum: GPU tidak memiliki VRAM yang cukup untuk memuat model dan memproses gambar pada konfigurasi saat ini.
- Solusi:
- Kurangi
IMAGES_PER_GPUdalamInferenceConfig(biasanya sudah 1, jadi ini mungkin tidak berlaku jika hanya memproses 1 gambar). - Perkecil ukuran gambar input sebelum dimasukkan ke model, atau atur parameter
IMAGE_MIN_DIMdanIMAGE_MAX_DIMdalam konfigurasi ke nilai yang lebih kecil (misal, 512, 512). - Jika menggunakan CPU, pastikan RAM sistem mencukupi.
- Kurangi
- Error ‘File Bobot Tidak Ditemukan’:
- Penyebab Umum: Path ke file
mask_rcnn_coco.h5dalam kode Python tidak benar, atau file tersebut belum diunduh/ditempatkan di lokasi yang diharapkan. - Solusi: Periksa kembali nilai variabel
COCO_WEIGHTS_PATHdalam skrip Anda. Pastikan path tersebut absolut atau relatif yang benar menuju lokasi file.h5. Verifikasi bahwa file tersebut memang ada di path tersebut.
- Penyebab Umum: Path ke file
- Hasil Deteksi Kosong atau Buruk:
- Penyebab Umum: Gambar input bermasalah, threshold keyakinan terlalu tinggi, atau objek tidak ada dalam kelas COCO.
- Solusi:
- Pastikan gambar input tidak rusak dan dimuat dengan benar (format RGB).
- Coba turunkan nilai
DETECTION_MIN_CONFIDENCEdalamInferenceConfig(misalnya, ke 0.5 atau bahkan lebih rendah untuk eksperimen) untuk melihat apakah ada deteksi dengan skor lebih rendah yang terlewat. - Verifikasi bahwa objek yang ingin Anda deteksi memang termasuk dalam 80 kelas dataset COCO. Jika tidak, model ini tidak akan dapat mendeteksinya tanpa pelatihan ulang (fine-tuning) pada dataset kustom.
Jika Anda menghadapi *error instalasi mask rcnn* atau masalah runtime spesifik lainnya yang tidak tercakup di sini, strategi terbaik adalah menyalin pesan error lengkap dan mencarinya di mesin pencari (Google), Stack Overflow, atau *issue tracker* repositori Mask R-CNN di GitHub. Seringkali, orang lain telah mengalami masalah serupa dan solusinya sudah didiskusikan.
Tanggapan (0 )