开源项目推荐：PyTorch Faster R-CNN 目标检测训练流程

开源项目推荐：PyTorch Faster R-CNN 目标检测训练流程

fasterrcnn-pytorch-training-pipeline PyTorch Faster R-CNN Object Detection on Custom Dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fasterrcnn-pytorch-training-pipeline

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是一个基于PyTorch的开源项目，旨在为开发者提供一套简单易用的目标检测模型训练流程。项目主要使用Python编程语言，利用PyTorch这一深度学习框架进行模型的构建和训练。

2. 项目的核心功能

本项目核心功能是实现了Faster R-CNN模型在自定义数据集上的训练。开发者可以选择使用官方在COCO数据集上预训练的模型，或者使用Torchvision中的分类模型作为基础网络，甚至可以自定义网络结构。项目支持多种后端，可以实现在不同的硬件条件下优化模型的性能。

• 自定义数据集训练：项目支持将自定义数据集格式化为模型所需的格式，并进行训练。
• 模型选择：提供多种预训练模型和基础网络的选择。
• 性能优化：根据不同的硬件条件，可以对模型进行相应的性能优化。

3. 项目最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下内容：

• 集成SAHI图像推断：为所有预训练的Torchvision Faster R-CNN模型集成了SAHI图像推断功能。
• 过滤类别可视化：通过命令行参数，开发者可以过滤并可视化特定类别的检测结果。
• 实时追踪功能：在inference_video.py和onnx_video_inference.py中添加了Deep SORT实时追踪功能。
• 模型命名规范更新：对模型的命名规范进行了明确，区分了不同大小的head。

以上更新内容增强了项目的易用性和功能性，为开发者提供了更多的定制化选项和优化工具。

fasterrcnn-pytorch-training-pipeline PyTorch Faster R-CNN Object Detection on Custom Dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fasterrcnn-pytorch-training-pipeline