如何用Pytorch版本的FasterRCNN训练自己的数据

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。

<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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