5分钟搞定目标检测部署：faster-rcnn.pytorch模型推理全流程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faster-rcnn.pytorch 你还在为深度学习模型部署时的环境配置、参数调试而头疼？本文将以faster-rcnn.pytorch项目为例，带你快速掌握从模型下载到本地推理的完整流程。读完本文你将学会：环境准备技巧、预训练模型使用方法、自定义图片推理步骤以及常见问题解决方案。
环境准备
基础环境要求
项目需要Python 2.7/3.6环境，依赖PyTorch 0.4.0（注意：不支持0.4.1及以上版本）和CUDA 8.0+。完整依赖列表见requirements.txt，建议使用虚拟环境隔离配置。
项目获取与编译
通过以下命令克隆仓库并编译核心组件：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faster-rcnn.pytorch
cd faster-rcnn.pytorch
# 创建数据目录
mkdir data
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
# 编译CUDA组件
cd lib && sh make.sh
编译时需根据GPU型号设置正确的架构参数，例如Titan X Pascal对应sm_61，具体对应关系可在lib/make.sh中修改。
模型准备
预训练模型下载
项目提供多个预训练模型，推荐使用在PASCAL VOC数据集上训练的ResNet-101模型，性能指标如下： | 模型 | mAP | 下载大小 | 推理速度(单图) | |------|-----|----------|----------------| | VGG-16 | 69.6% | 500MB | 0.76秒 | | ResNet-101 | 75.2% | 400MB | 0.88秒 |
下载后保存至data/pretrained_model/目录，目录结构如下：
data/
└── pretrained_model/
├── resnet101_caffe.pth
└── vgg16_caffe.pth
配置文件选择
项目提供多种网络配置，位于cfgs/目录：
- res101.yml：ResNet-101基础配置
- res101_ls.yml：带尺度增强的ResNet-101配置
- res50.yml：ResNet-50配置
- vgg16.yml：VGG-16配置
推理流程
单图推理步骤
使用demo.py脚本可快速实现图片推理，基本命令格式：
python demo.py --net res101 \
--checksession 1 --checkepoch 7 --checkpoint 10021 \
--cuda --load_dir data/pretrained_model
参数说明：
--net：网络类型（vgg16/res50/res101）--checksession/checkepoch/checkpoint：模型版本标识--cuda：启用GPU加速--load_dir：模型存放目录
推理结果展示
推理完成后，结果图片会自动保存至images/目录，文件名格式为原图名称_det.jpg。以下是ResNet-101模型的检测效果：
批量处理优化
对于大量图片推理，可修改demo.py第245行的图片目录参数，或通过以下代码片段实现批量处理：
# 修改demo.py中图片加载部分
image_dir = "path/to/your/images"
imglist = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(('jpg', 'png'))]
常见问题解决
编译错误
若出现CUDA编译错误，检查以下几点：
- CUDA路径是否添加到环境变量
- lib/make.sh中的
-arch参数是否匹配GPU架构 - GCC版本是否支持（推荐GCC 5.4.0）
推理速度慢
性能优化建议：
- 使用
--mGPUs参数启用多GPU推理 - 调整cfgs/res101.yml中的
TEST.SCALES参数减小输入尺寸 - 确保使用CUDA版本的NMS（通过
cfg.USE_GPU_NMS=True设置）
模型下载失败
国内用户可替换模型下载链接为国内镜像，或手动下载后放入指定目录。
进阶应用
自定义数据集适配
如需在自定义数据集上使用，需修改以下文件：
- lib/datasets/pascal_voc.py：适配新的数据集格式
- demo.py第168行：修改类别名称列表
- lib/model/utils/config.py：调整网络参数
实时摄像头推理
通过以下命令启动摄像头实时检测：
python demo.py --net res101 --cuda --webcam_num 0
按q键退出程序，帧率可达10-15fps（取决于GPU性能）。
总结与展望
本文介绍了faster-rcnn.pytorch的部署流程，包括环境配置、模型准备和推理优化。项目虽已停止维护，但仍是学习目标检测部署的良好案例。如需生产环境使用，建议迁移至mmdetection等活跃项目。
若本文对你有帮助，请点赞收藏，后续将推出《目标检测模型优化实战》系列，深入讲解精度提升与速度优化技巧。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
