使用MRCNN训练Mask R-CNN后调用skimage.io.imread出现无io属性报错

该报错为scikit-image（别名skimage）的子模块导入异常，可按以下步骤依次排查解决：

• 确认版本匹配：MRCNN框架对高版本scikit-image适配性较差，推荐使用0.18.3版本。在你当前的vc虚拟环境中执行命令pip install scikit-image==0.18.3覆盖安装指定版本，安装完成后重启代码运行环境。
• 排查本地文件冲突：检查你运行代码的工作目录下是否存在名为skimage.py的文件或skimage命名的文件夹，这类同名资源会优先被导入，覆盖官方的scikit-image库导致子模块丢失，确认存在后重命名或转移即可。
• 验证导入逻辑：打开当前虚拟环境的Python交互终端，依次执行以下代码验证模块可用性：

  import skimage
  from skimage import io
  print(io.imread)
  

  无报错且能正常打印函数信息则说明库本身无问题。
• 调整MRCNN源码导入写法：如果以上步骤均正常仍报错，修改mrcnn目录下的utils.py文件，将原有的import skimage.io语句替换为from skimage import io，同时将调用行image = skimage.io.imread(self.image_info[image_id]['path'])修改为image = io.imread(self.image_info[image_id]['path'])，该写法可以规避部分环境下的子模块导入异常。
• 重装依赖：以上操作均无效的情况下，执行pip uninstall scikit-image -y卸载现有包，再执行conda install scikit-image=0.18.3通过conda源重装，避免pip安装导致的依赖缺失问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karl Norrena