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 # <div align="center"><strong>Mask-RCNN</strong></div>
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 ## 简介
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 Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 架构的基础上发展而来的，Faster R-CNN 是一种经典的两阶段目标检测算法，主要由骨干网络（Backbone）、区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）和检测头（Detection Head）三部分组成。Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上添加了一个用于生成目标掩码（mask）的分支，形成了一个多任务学习框架。
 
 ## 安装
+组件支持组合
 
-### 适用环境
+   | PyTorch版本 | fastpt版本  |Mask-RCNN版本      | DTK版本                  | Python版本       | 推荐编译方式 |
+   | ----------- | ----------- | ----------- | ------------------------ | -----------------| ------------ |
+   | 2.5.1       | 2.1.0       |0.1        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |
+   | 2.4.1       | 2.0.1       |0.1        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |
    
-- ubuntu20.04 或 rocky8.6
 
-- Python==3.10
++ pytorch版本大于2.4.1 && dtk版本大于25.04 推荐使用fastpt不转码编译。
 
-- PyTorch==2.4.1 DTK=25.04
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-### 源码编译安装
+### 1、使用pip方式安装
+maskrcnn whl包下载目录：[光和开发者社区](https://download.sourcefind.cn:65024/4/main)，选择对应的pytorch版本和python版本下载对应maskrcnn的whl包
+```shell
+pip install torch* (下载torch的whl包)
+pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包)
+source  /usr/local/bin/fastpt -E
+pip install maskrcnn* (下载的maskrcnn-fastpt的whl包)
+```
+### 2、使用源码编译方式安装
 
 #### 编译环境准备
+提供基于fastpt不转码编译：
 
-- 拉取maskrcnn代码
+1. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。
 
+2. 基于现有python环境：安装pytorch，fastpt whl包下载目录：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
 ```shell
-git clone -b maskrcnn-hcu https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn.git
+pip install torch* (下载torch的whl包)
+pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包, 安装顺序，先安装torch，后安装fastpt)
+pip install setuptools==59.5.0 wheel
 ```
 
-#### 编译安装
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-- 执行编译命令并安装
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+#### 源码编译安装
+- 代码下载
 ```shell
-pip3 install fastpt-2.0.1+das.dtk2504-py3-none-any.whl #以torch2.4.1，dtk2504为例
-source /usr/local/bin/fastpt -c
-git checkout v0.1-fastpt
+git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn.git # 根据编译需要切换分支
+```
+- 提供2种源码编译方式（进入maskrcnn目录）：
+```
+1. 设置不转码编译环境变量
+source /usr/local/bin/fastpt -C
+
+2. 编译whl包并安装
 cd NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn
-python3  setup.py  bdist_wheel
-pip3 install dist/maskrcnn*
+python3 setup.py -v bdist_wheel
+pip install dist/maskrcnn*
+
+3. 源码编译安装
+python3 setup.py install
 ```
-- 验证安装
+#### 注意事项
++ 若使用pip install下载安装过慢，可添加pypi清华源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
++ ROCM_PATH为dtk的路径，默认为/opt/dtk
++ 在pytorch2.5.1环境下编译需要支持c++17语法，打开setup.py文件，把文件中的 -std=c++14 修改为 -std=c++17
+
+## 验证
 使用时执行
 ```shell
 source /usr/local/bin/fastpt -e
@@ -51,13 +73,12 @@ Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 0.1
 >>>
 ```
+版本号与官方版本同步，查询该软件的版本号，例如0.1；
 
 ## Known Issue
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 - 无
 
-## 其他参考
-
+## 参考资料
 - [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md)
-
-- [GitHub](https://github.com/mlcommons/training_results_v3.1)
+- [README_zh-CN](README_zh-CN.md)
+- [https://github.com/mlcommons/training_results_v3.1/tree/main/NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn](https://github.com/mlcommons/training_results_v3.1/tree/main/NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn)