Python视觉深度学习系列教程 第三卷 第14章 从头开始训练Faster R-CNN

本教程详细介绍了如何使用TensorFlow 2.7从头开始训练Faster R-CNN模型,专注于LISA交通标志数据集。内容包括安装TensorFlow对象检测API,构建数据集,配置和训练Faster R-CNN,以及在图像上进行预测。

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        第三卷 第十四章 从头开始训练Faster R-CNN

        本章的目的是达到以下四点:

        1、在您的系统上安装和配置 TensorFlow Object Detection API。

        2、在TensorFlow Object Detection API 构建图像数据集+图像标注。

        3、在LISA交通标志数据集上训练一个Faster R-CNN。

        4、评估准确率并将训练好的Faster R-CNN 应用于图像和视频。

        1、LISA 交通标志数据集

链接:https://pan.baidu.com/s/1C4kpehB8TlMWQduxW6Qacg

### 训练 Faster R-CNN 的基本流程 要从头开始训练 Faster R-CNN 模型,可以按照以下方法实现。以下是详细的说明以及 Python 实现的关键部分。 #### 1. 数据准备 数据集应包含标注文件(通常是 COCO 或 Pascal VOC 格式的标注)。对于 Faster R-CNN 来说,目标检测任务的数据通常由图片及其对应的边界框坐标组成。如果使用 PyTorch,则可以通过 `torchvision` 提供的工具加载常用的目标检测数据集[^1]。 ```python from torchvision import datasets, transforms # 定义数据转换操作 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) # 加载数据集 (假设使用的是COCO格式) dataset = datasets.CocoDetection(root='path_to_images', annFile='annotations.json', transform=data_transforms) # 创建DataLoader用于批量处理 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) ``` #### 2. 构建 Faster R-CNN 模型 PyTorch 中提供了预定义的 Faster R-CNN 模型结构,可以直接调用并修改其分类头部以适配自定义类别数。 ```python import torchvision.models as models import torch.nn as nn def create_model(num_classes): model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False) # 不加载预训练权重 # 替换分类器层以适应新的类别数量 in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = models.detection.faster_rcnn.FastRCNNPredictor(in_features, num_classes) return model num_classes = 91 # 假设我们有91类对象 model = create_model(num_classes).to('cuda') ``` #### 3. 设置优化器和学习率调度器 为了更好地控制模型参数更新过程,需配置合适的优化算法与动态调整的学习率策略。 ```python params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) ``` #### 4. 开始训练循环 编写完整的训练逻辑,在每次迭代中完成前向传播、损失计算、反向梯度传递及参数更新等步骤。 ```python device = 'cuda' for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = [] for images, targets in dataloader: images = list(image.to(device) for image in images) # 转化targets到适合的形式 targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets] loss_dict = model(images, targets) losses = sum(loss for loss in loss_dict.values()) optimizer.zero_grad() losses.backward() optimizer.step() total_loss.append(losses.item()) avg_loss = sum(total_loss)/len(total_loss) print(f'Epoch {epoch}, Loss: {avg_loss}') lr_scheduler.step() print("Training completed.") ``` 以上代码展示了如何构建一个基础版本的 Faster R-CNN 并对其进行端到端训练的过程。 --- ###
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