Маска сегментации RCNN — это мощная модель глубокого обучения, используемая для сегментации изображений на уровне пикселей. После того как вы обучили свою модель RCNN маски сегментации, очень важно сохранить ее для будущего использования или развертывания. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов сохранения модели RCNN с маской сегментации, сопровождаемые примерами кода. Итак, приступим!

Метод 1: сохранение всей модели
Одним из распространенных методов сохранения модели RCNN маски сегментации является сохранение всего объекта модели, включая его архитектуру, веса и состояние оптимизатора. Такой подход позволяет восстановить модель именно такой, какой она была во время обучения. Вот пример того, как сохранить всю модель с помощью PyTorch:

import torch
# Assuming your model is named 'model'
torch.save(model, 'segmentation_mask_rcnn.pth')

Метод 2: сохранение только весов модели
Если вы предпочитаете сохранять только веса модели без состояния архитектуры и оптимизатора, вы можете использовать функцию state_dict(). Этот метод полезен, если вы хотите позже загрузить веса в другую архитектуру модели. Вот пример использования PyTorch:

# Assuming your model is named 'model'
torch.save(model.state_dict(), 'segmentation_mask_rcnn_weights.pth')

Метод 3: сохранение в формате ONNX
ONNX (открытый обмен нейронными сетями) — это открытый стандартный формат, который обеспечивает совместимость между различными платформами глубокого обучения. Вы можете сохранить модель RCNN маски сегментации как файл ONNX, используя функцию torch.onnx.export(). Вот пример:

# Assuming your model is named 'model'
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # Example input
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'segmentation_mask_rcnn.onnx')

Метод 4: сохранение как TensorFlow SavedModel
Если вы хотите использовать свою модель RCNN маски сегментации в TensorFlow или обслуживать ее с помощью TensorFlow Serving, вы можете преобразовать ее в формат TensorFlow SavedModel. Вот пример использования TensorFlow:

import tensorflow as tf
# Assuming your model is named 'model'
tf.saved_model.save(model, 'segmentation_mask_rcnn')

Метод 5: сохранение в виде графика вывода
Для совместимости с такими инструментами, как OpenCV, вы можете сохранить модель RCNN маски сегментации в виде графика вывода. Этот подход преобразует модель в формат замороженного графика, который можно использовать для вывода. Вот пример использования TensorFlow:

import tensorflow as tf
# Assuming your model is named 'model'
tf.io.write_graph(tf.compat.v1.keras.backend.get_session().graph_def, '.', 'segmentation_mask_rcnn.pbtxt')
tf.io.write_graph(tf.compat.v1.keras.backend.get_session().graph_def, '.', 'segmentation_mask_rcnn.pb', as_text=False)

Сохранение модели RCNN с маской сегментации необходимо для сохранения обученной модели и ее использования для вывода или дальнейшего развития. В этой статье мы рассмотрели различные методы сохранения модели RCNN с маской сегментации, включая сохранение всей модели, сохранение только весов, экспорт как ONNX, сохранение как TensorFlow SavedModel и сохранение в виде графика вывода. Каждый метод имеет свои преимущества в зависимости от вашего конкретного случая использования. Следуя этим методам и примерам кода, вы можете гарантировать, что ваша модель RCNN маски сегментации будет эффективно сохранена для будущих приложений.