如何用Pytorch版本的FasterRCNN训练自己的数据

最新推荐文章于 2025-06-01 17:49:18 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。

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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
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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
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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。
给萌新的YOLO介绍
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pytorch版本的faster rcnn训练测试自己的数据集
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使用pytorch版faster-rcnn训练自己数据集
qq_29631521的博客
06-12 1597
原文地址：地址
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...
使用Faster RCNN训练自己的数据集
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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
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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，...
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...
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 2279
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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文章标题 faster rcnn-pytorch版训练自己的数据
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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
Fasterrcnn代码复现pytorch
03-18
<think>好的，用户想找关于如何用PyTorch复现Faster R-CNN的代码实现教程和示例。首先，我需要回顾一下已有的引用资料，看看哪些资源可以帮助用户。 根据提供的引用，引用[1]和[2]提到了具体的项目地址，其中引用[1]是FasterRCNN-pytorch的实现，引用[2]则是关于在自定义数据集上训练Faster R-CNN的流程。引用[3]和[5]讲解了Faster R-CNN的结构和原理，并提供了使用预训练模型的实例。引用[4]虽然关于Cascade R-CNN，但可能对用户理解目标检测模型的结构有帮助。 用户可能需要分步骤的指导，包括环境配置、代码结构、数据准备、模型训练和测试等。需要确保推荐的代码库是可用的，并且有详细的文档或教程。引用[1]和[2]的项目地址都是GitCode上的镜像，可能需要检查这些项目的活跃度和文档完整性。另外，引用[5]提到的30行代码实现目标检测可能对快速上手有帮助，适合初学者。 用户可能遇到的问题包括如何安装依赖、如何处理自定义数据集、如何调整超参数等。需要确保回答中涵盖这些方面，并引导用户参考具体的项目文档。同时，需要注意PyTorch版本兼容性，不同项目可能依赖不同版本的库，这也是需要提醒用户的点。 另外，用户可能对Faster R-CNN的原理不太熟悉，但根据引用[3]和[5]，可以推荐他们阅读相关文章来理解背景知识，这样在复现代码时能更好地理解各个模块的作用。 总结回答的结构应该是先推荐具体的代码库和教程，然后分步骤说明实现流程，包括环境配置、数据准备、模型构建、训练和测试，最后提供相关问题和扩展阅读。需要确保所有提到的资源都有正确的引用标识，并且语言简洁明了，符合中文表达习惯。</think>以下是关于Faster R-CNN PyTorch代码实现的教程及示例解析： --- ### 一、Faster R-CNN PyTorch实现资源推荐 1. **官方实现参考** PyTorch官方提供了预训练的Faster R-CNN模型，可直接调用`torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn`实现目标检测[^3][^5]。 2. **开源项目推荐** - **FasterRCNN-pytorch** 该项目实现了完整的Faster R-CNN结构，包含特征提取、RPN网络和检测头模块： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FasterRCNN-pytorch ``` 项目结构包含： ``` ├── model/ # 模型定义（Backbone/RPN/RoIHead） ├── datasets/ # 数据加载与预处理 └── train.py # 训练脚本 ```[^1] - **自定义数据集训练** 项目[fasterrcnn-pytorch-training-pipeline](https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fasterrcnn-pytorch-training-pipeline)提供了从数据标注到模型训练的全流程代码，支持COCO/VOC格式数据集[^2]。 --- ### 二、实现步骤详解（以预训练模型为例） #### 1. 环境配置 ```python # 依赖库安装 pip install torch torchvision opencv-python numpy ``` #### 2. 使用预训练模型推理 ```python import torchvision import cv2 # 加载预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理 image = cv2.imread("test.jpg") image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image) # 推理 with torch.no_grad(): predictions = model([image_tensor]) # 解析结果（类别/置信度/边界框） print(predictions[0]['labels'], predictions[0]['scores'], predictions[0]['boxes']) ``` #### 3. 关键代码模块解析 - **区域提议网络（RPN）** 生成候选区域的核心组件，通过锚点（anchors）和分类/回归分支实现： ```python class RPN(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, 512, 3, padding=1) self.cls_logits = nn.Conv2d(512, num_anchors, 1) # 分类分支 self.bbox_pred = nn.Conv2d(512, num_anchors * 4, 1) # 回归分支 ``` --- ### 三、自定义训练流程 1. **数据准备** - 使用`torchvision.datasets.CocoDetection`加载COCO格式数据 - 实现`collate_fn`处理不同尺寸图像批处理 2. **训练脚本** ```python from engine import train_one_epoch import utils # 定义优化器与学习率调度器 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) # 训练循环 for epoch in range(10): train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch, print_freq=10) lr_scheduler.step() ``` ---
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