????????采用昇騰800-3000推理服務器實現基于maskrcnn和imageinpainting的圖像區域消除和修復模型推理。mask-rcnn模型主要用于圖像語義分割，語義分割后，image-inpaiting模型通過指定的坐標對需要消除的區域進行修復。

???????? 昇騰開源案例：

https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/level3_multi_model/mask_rcnn_image_inpainting

???????? 另外，昇騰官網在線實驗地址：

https://www.hiascend.com/zh/developer/mindx-sdk/imageInpainting

???????? 這里使用源碼進行AI多模型圖像區域消除推理功能的部署和實現。

一、測試環境

硬件(Atlas800-3000推理服務器)、操作系統(Ubuntu18.04、CANN5.0.3-alpha005)、開發語言(python3.7)

二、部署流程

1.根據要求配置好昇騰環境和依賴；

2.下載源碼：git clone https://gitee.com/ascend/samples.git；

3.獲取模型文件。

maskrcnn模型：

https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-????????? 4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/mask_rcnn/maskrcnn_mindspore.air

AIPP配置文件：

https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/mask_rcnn/aipp_rgb.cfg

單算子文件：

https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/matmul_27648.json

inpainting模型：

wget https://c7xcode.obs.myhuaweicloud.com/models/imageinpainting_hifill/hifill.om

4.模型轉換。

轉換maskrcnn模型：

atc --input_format=NCHW --framework=1 --model="maskrcnn_mindspore.air" --input_shape="x:1, 3, 768, 1280; im_info: 1, 4" --output="maskrcnn_mindspore_rgb" --insert_op_conf="aipp_rgb.cfg" --precision_mode=allow_fp32_to_fp16? --soc_version=Ascend310 --op_select_implmode=high_precision

轉換單算子：

atc --singleop=matmul_27648.json --output= 0_BatchMatMul_0_0_1_1_1024_1024_0_0_1_1_1024_27648_0_0_1_1_1024_27648/ --soc_version=Ascend310

5.數據準備

下載測試圖像：

https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/mask_rcnn/photo1.jpg

在源代碼項目進入項目文件：

cd /sample/python/ level3_multi_model/ mask_rcnn_image_inpainting

新建幾個目錄：

mkdir data mask model output

將轉換后的om模型文件放入model路徑下，測試圖像存入data文件夾。

6.執行測試

在mask_rcnn_image_inpainting路徑下，終端輸入命令：python3 src/ mask_rcnn.py 410 664。

執行成功后，分別進入mask和output文件夾查看結果。

效果：

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創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI自动P图：maskrcnn+inpaintting消除并修复指定区域图像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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