#采用自己的模型进行预测，或者直接使用COCO权重进行全部类别的预测看这里：

Mask_RCNN：使用自己训练好的模型进行预测

1.问题提出

大家可能都知道，这个版本的COCO一共有如下80个类别：

但是针对某些特定的场景，你可能只需要检测出其中的一种或者多种，例如只检测'traffic light'这一类，而不检测其他的类该怎么做呢？

2.解决思路

其实解决这个问题的办法很简单，每次调用detect对图像处理后，都可以得到一系列boungding box，而每一个boungding box也都对应这一个个class_id，因此只需要对这些class_id进行筛选就可以得到需要的这些类了。

3.得到class_id

因此，问题就变成了如何拿到这些类对应的class_id了，你可以通过以下语句得到class_id:

class_id = class_names.index('traffic light')

4.筛选出需要的boungding box

拿到这些class_id后就可以按他们筛选出需要的boungding box：

 if class_names.index('traffic light') in r['class_ids']:
            k = list(np.where(r['class_ids'] == class_names.index('traffic light'))[0])
            r['scores'] = np.array([r['scores'][i] for i in k])
            r['rois'] = np.array([r['rois'][i] for i in k])
            r['masks'] = np.array([r['masks'][i] for i in k])
            r['class_ids'] = np.array([r['class_ids'][i] for i in k])
            visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'], class_names, r['scores'], figsize=(8, 8))

其他步骤和上面贴出来的链接一致，对应修改即可！

5.附结果：

    a.直接使用COCO权重预测：

    b.经过筛选后，只检测'traffic light'这一类：