mask r-cnn microsoft machine learning app

mask r-cnn 的onnx模型，在微软的microsoft ML app环境运行。
请问可行性及是否有示范代码？

• 你可以参考下这篇文章：mask r-cnn网络结构
• 除此之外, 这篇博客: Mask R-CNN总结中的 论文总览 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• 您还可以看一下 白勇老师的Mask R-CNN图像实例分割实战：训练自己的数据集课程中的 课程介绍小节, 巩固相关知识点
  

在微软的Microsoft ML.NET环境中运行Mask R-CNN模型是可行的，但需要进行一些工作来将ONNX模型集成到ML.NET中。下面是一个示例代码，用于将ONNX模型加载到ML.NET中并进行预测：

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Transforms.Onnx;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建MLContext
        var mlContext = new MLContext();

        // 加载ONNX模型
        var model = mlContext.Transforms.ApplyOnnxModel(
            modelFile: "path/to/your/model.onnx",
            outputColumnNames: new[] { "output" },
            inputColumnNames: new[] { "input" });

        // 创建预测引擎
        var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ModelInput, ModelOutput>(model);

        // 创建输入数据
        var input = new ModelInput { input = /* 输入数据 */ };

        // 进行预测
        var output = predictionEngine.Predict(input);

        // 处理输出结果
        // ...

    }
}

public class ModelInput
{
    [ColumnName("input")]
    public float[] input { get; set; }
}

public class ModelOutput
{
    [ColumnName("output")]
    public float[] output { get; set; }
}

请注意，上述示例代码假设您已经拥有一个经过训练和导出为ONNX格式的Mask R-CNN模型，并将其保存在"path/to/your/model.onnx"路径下。您需要将该路径替换为您实际的模型文件路径。

此外，您还需要根据具体情况定义ModelInput和ModelOutput类，以匹配您的模型的输入和输出。请根据您的模型的要求进行相应调整。

希望这可以帮助到您！