【源码】基于Python和PyTorch框架的Faster RCNN目标检测项目

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架实现Faster R-CNN目标检测算法。Faster R-CNN结合区域提议网络（RPN）与Fast R-CNN检测器，可高效进行目标检测。项目涵盖训练和测试Faster R-CNN模型的完整流程，还提供处理图像数据和生成训练数据集的实用工具。

项目的主要特性和功能

1. Faster R-CNN模型实现：包含Faster R-CNN模型主要组件，如区域提议网络（RPN）和Fast R-CNN检测器。
2. 数据预处理：提供处理图像数据和生成训练数据集的实用工具，包括数据加载器、图像数据库（roidb）处理和批处理函数。
3. 训练和测试：提供训练和测试Faster R-CNN模型的完整流程，包含加载预训练模型、配置训练参数、进行训练和测试等操作。
4. 评估性能：包含用于评估模型性能的COCO API和COCOeval类，可计算精确度和召回率等指标。
5. 可视化：logger类和vis_detections函数可帮助可视化训练过程和检测结果。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装PyTorch 0.4.0版本。
• 安装其他依赖库，如numpy、scipy、torchvision等。

复制项目代码

bash cd faster-rcnn.pytorch

数据准备

• 使用工具如LabelImg对原始图片进行目标标注。
• 将标注后的数据整理成项目所需的格式，包括Annotations、ImageSets和JPEGImages文件夹。
• 使用makeTxt.py脚本生成训练、测试和验证集的txt文件。

配置模型和数据路径

• 在faster-rcnn.pytorch/data目录下新建pretrained_model文件夹，并上传预训练模型如resnet101_caffe.pth。
• 将标注好的数据上传到VOCdevkit/VOC2007/目录下。

编译和设置

进入faster-rcnn.pytorch/lib目录，执行编译脚本： bash cd lib sh make.sh

修改模型配置

• 根据数据集的类别，修改pascal_voc.py和demo.py中的类别设置。
• 根据需要调整net_utils.py中的vis_detections函数参数。

训练模型

使用以下命令开始训练： bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc \ --net res101 \ --bs 2 \ --nw 0 \ --lr 0.005 \ --lr_decay_step 8 \ --epochs 100 \ --cuda

测试模型

使用以下命令进行模型测试： bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test_net.py \ --dataset pascal_voc \ --net res101 \ --checksession 1 \ --checkepoch 42 \ --checkpoint 166 \ --cuda

可视化结果

运行demo.py脚本对图像进行检测，并查看生成的检测结果图片。

通过以上步骤，可在本地或Google Colaboratory上使用免费的GPU资源来训练和测试Faster R-CNN模型。

下载地址

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