如何用Pytorch版本的FasterRCNN训练自己的数据

最新推荐文章于 2025-05-06 12:46:59 发布
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分类专栏： Pytorch ML
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yutingzhaomeng/article/details/80328422
本文介绍如何使用Faster R-CNN的Pytorch版本进行目标检测任务的训练流程。主要内容包括下载源代码、编译配置、数据集准备、修改类别设置及运行训练和测试程序。特别注意的是在训练前后需要清理缓存文件，以及调整测试程序中的类别设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、从这里下载FasterRCNN的Pytorch版本代码。按照提示完成相关编译。

2、因为默认的数据为VOC2007，最直接的方法我们可以按照这里将自己的数据制作成VOC2007的格式，并建立软连接。

3、修改https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/blob/master/lib/datasets/pascal_voc.py数据的类别，即将self._classes修改为自己的类。注：保留background类，用于训练RPN网络，视作RPN网络的负样本。

4、运行trainval_net.py即可。

5、测试时，需要将test_net.py的类别做相应修改。


注：① 在每次训练前，需要将data下面的cache删掉。

       ② 如果跑demo.py会发现检测不完整，这是因为demo里最多显示10个检测框，修改响应代码即可。

Pytorch版Faster R-CNN训练自己数据集
Xinyu_cheng的博客
04-15 9518
引言 最近在做目标检测方面的代码复现，复现过程中也遇到了一些问题，现在把整个过程遇到的问题记录一下，过程分享一下。 一、Faster R-CNN 代码下载pytorch版源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git 具体配置文中讲得很清楚，需要准备数据集、与训练的模型VGG-16 or ResNet 101（不是直接可以用的模型） 我的代...
pytorch官方FasterRCNN代码详解
gloria_iris的博客
11-19 1547
本博文转自，增加了其中代码的更详细的解读，以帮助自己理解该代码。
PyTorch深度学习实践：Faster R-CNN的实现指南
最新发布
weixin_42593549的博客
05-06 915
Faster R-CNN算法是目标检测领域的一次重大突破，它将传统的目标检测流程进行了优化，使得整个检测速度和准确性得到了显著提升。在深入理解Faster R-CNN之前，让我们先简要回顾下目标检测的历史和它在计算机视觉中的重要地位。目标检测是计算机视觉中一个非常基础的问题，它的任务是识别并定位图像中的一个或多个对象。从早期的滑动窗口检测器到后来的基于区域的候选检测器，例如R-CNN（Regions with CNN features）和Fast R-CNN，我们可以看到目标检测技术的不断进步。
pytorch版本的faster rcnn训练测试自己的数据集
qq_38497266的博客
07-30 5092
源码地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 环境：Ubuntu 16.04、python2.7或3.6，显卡GTX1080Ti，pytorch0.4.0，CUDA8.0 一、环境配置： 1.1、 系统环境：Ubuntu 16.04：安装教程：https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc00...
使用pytorch版faster-rcnn训练自己数据集
qq_29631521的博客
06-12 1594
原文地址：地址
目标检测：faster-rcnn（pytorch版本）训练自己的数据集
shY Pa
06-23 6248
下面是利用pytorch版本的faster-rcnn训练自己的datasets的步骤和相关的修改 代码链接：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 训练命令示例： CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID python trainval_net.py \ --dataset pasc...
Python-用PyTorch实现FasterRCNN
08-09
4. **训练流程**：使用PyTorch的`DataLoader`加载数据，通过反向传播更新网络参数。在训练过程中，可能会用到多GPU分布式训练和同步Batch Normalization。 5. **评估与推理**：训练完成后，使用测试数据集评估模型...
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使用Faster RCNN训练自己的数据集，过程不太顺利，踩坑数次，所以把流程记录一下。 所使用的代码版本：faster-rcnn.pytorch 1.源码及环境配置 原Github版本使用的Pytorch==0.4.0，但是看了网上的博客记录这个版本有较多错误无法解决，建议使用Pytorch==1.0.0及以上版本； 源码 Pytorch0.4.0版源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git Pytorch1.0.0版源码：https
缺陷检测-基于Pytorch+FasterRCNN实现的PCB元器件缺陷检测算法-支持训练自定义数据集-附完整详细流程教程
10-17
本项目旨在实现一个基于Pytorch和FasterRCNN的PCB元器件缺陷检测算法，该算法支持训练自定义数据集，并且附有完整详细的流程教程。使用这个算法，用户不仅可以检测PCB上的缺陷，还可以根据实际应用场景调整算法，...
Faster RCNN训练
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训练 其余均为通用的训练流程，Faster RCNN源码上的train、predict均可使用。 import os import datetime import torch import transforms from FastRCNN_model import FasterRCNN, FastRCNNPredictor from ResNet50_FPN import ResNet50_FPN_backbone from Dataset_FasterRcnn import VOCDataset fr
pytorch faster R-CNN源码测试、训练自己的数据集
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08-30 2277
本文参考了这位大佬的博客，总结的相当到位 本文使用的pytorch版faster R-CNN源码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git 本机配置 8代i5 + GTX1060（6G显存）+ ubuntu16.04操作系统 + python3.6 + pytorch0.4.0(github作者给了0.4.0版本和1.0版本的，我只使用了0....
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跑通Faster-RCNN Pytorch-1.0以及如何训练自己的数据集（详细到发抖）
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跑通pytorch版faster rcnn并训练自己的数据 一、环境配置 系统配置——ubuntu16.04 cuda10.0+cudnn7.5.0——参考https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article/details/81699769 Python3.6+Anaconda PyTorch1.0.0——官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ conda install pytorch==1.0.0 torc
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pytorch框架比起tenserflow和caffe等框架相对简单很多，代码短小精悍，这里记录一下用pytorch版的faster rcnn训练自己的数据并测试的过程，以及途中遇到的一些问题。 一、github上下载faster rcnn pytorch的代码链接：https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch 按照此工程下面的read
pytorch.fasterrcnn 训练自己的数据集
09-03
要使用PyTorch中的Faster R-CNN训练自己的数据集，你需要以下步骤： 1. 准备数据集：首先准备自己的数据集，包括图像和相应的标注信息。标注信息可以使用类似于PASCAL VOC或COCO的标注格式，其中包含每个图像中物体的边界框和类别。 2. 数据预处理：对于数据预处理，你可能需要对图像进行缩放、裁剪、归一化等操作，以确保它们与模型的输入要求相匹配。同时，还需要将标注信息转换成模型所需的格式。 3. 构建数据集类：创建一个自定义数据集类，继承PyTorch的Dataset类，并实现__getitem__和__len__方法。__getitem__方法应当返回图像和标注信息的元组，同时根据需要进行必要的转换。 4. 定义模型：使用PyTorch中的torchvision.models中的Faster R-CNN模型作为基础，将其实例化为一个对象。你可以选择是否使用预训练的模型权重，以加快训练过程。 5. 设置训练参数：通过定义优化器、学习率调度器以及损失函数等来设置训练的参数。常用的优化器是SGD和Adam，并且可以使用不同的学习率调度器来动态调整学习率。 6. 训练模型：使用准备好的数据集、模型和训练参数来进行训练。在每个epoch中，循环遍历数据集并使用模型进行前向传播和反向传播，最后更新模型的权重。 7. 评估和测试模型：训练完成后，可以使用测试集或验证集对模型进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率、平均精确度等。你可以根据需要进行必要的调整和优化。 8. 模型保存和使用：将训练好的模型保存为.pth文件，以便以后使用。你可以加载模型并在新的图像上进行预测，以获得目标检测的结果。 以上是使用PyTorch中的Faster R-CNN训练自己的数据集的大致步骤。根据具体的需求，你可能还需要进行其他的调整和优化。
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