【源码】基于Python和PyTorch的SSD目标检测器

项目简介

这是一个基于Python和PyTorch的SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测器项目。项目涵盖训练、验证和测试SSD模型所需的所有代码与工具，采用ResNet50作为骨干网络，实现了SSD300模型，用于在PASCAL VOC2012数据集上开展目标检测工作。

项目的主要特性和功能

1. SSD模型实现：实现SSD300模型，包含特征提取、预测框计算、损失函数计算等关键功能。
2. 数据预处理：提供图像裁剪、调整大小、颜色抖动、归一化等预处理功能，以适配模型训练要求。
3. 多GPU训练：支持多GPU进行模型训练，实现分布式训练。
4. 训练过程监控：可绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线。
5. 评估功能：能在COCO数据集上评估模型性能。
6. 后处理工具：具备边界框编码、解码、非极大值抑制等后处理功能。

安装使用步骤

环境配置

• 确保安装Python 3.6或3.7。
• 安装PyTorch 1.5。
• 安装pycocotools（Linux: pip install pycocotools，Windows: pip install pycocotools-windows）。
• 建议在Ubuntu或Centos环境下运行，不建议使用Windows。
• 最好使用GPU进行训练。

数据集准备

• 下载并准备PASCAL VOC2012数据集，包含训练、验证和测试数据集。
• 数据集下载地址：
• Pascal VOC2012 train/val数据集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar
• Pascal VOC2007 test数据集：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar

预训练权重下载

• 下载并放置预训练权重文件。
• 下载地址：https://ngc.nvidia.com/catalog/models
• 搜索ssd -> 找到SSD for PyTorch(FP32) -> 下载FP32 -> 解压文件。
• 备用下载链接：百度网盘，提取码：iggj。

运行训练脚本

• 单GPU训练或CPU，直接使用train_ssd300.py训练脚本。
• 若要使用多GPU训练，使用以下指令： bash python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train_multi_GPU.py
• nproc_per_node参数为使用GPU数量。

评估模型性能

运行predict_test.py进行模型预测和性能评估。

查看评估结果

训练结束后，将生成损失曲线和准确率曲线，以及模型预测结果的图像。

注意：项目代码基于Python和PyTorch框架，并依赖特定的库和工具。请确保在合适的环境下运行代码，并根据需要进行必要的依赖安装。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】