【源码】基于PyTorch的Faster RCNN目标检测系统

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现了Faster R - CNN目标检测模型。Faster R - CNN作为流行的目标检测算法，通过引入区域提议网络（RPN）提升了目标检测的准确性与效率。项目具备完整的Faster R - CNN模型构建、训练和评估功能，支持PASCAL VOC、COCO等多种数据集输入，还提供了数据加载和预处理的数据加载器。

项目的主要特性和功能

1. 模型构建：可构建基于VGG16和ResNet101等不同网络结构的Faster R - CNN模型。
2. 数据加载：实现了用于加载和预处理PASCAL VOC、COCO等目标检测数据集的数据加载器。
3. 训练：支持模型训练，包含数据加载、前向传播、损失计算和反向传播等过程。
4. 评估：提供评估函数，用于评估模型在目标检测任务上的性能，支持平均精度、召回率等多种评估指标。
5. 可视化：能将检测结果可视化到原始图像上，便于分析和调试。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 2.7或3.6、PyTorch 0.4.0、CUDA 8.0或更高版本。
• 使用以下命令安装Python依赖库： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

预训练权重

下载VGG16或ResNet101的预训练权重，并放到data/pretrained_model文件夹下。

编译

• 在lib/make.sh中将CUDA_ARCH改为自己GPU对应的arch。
• 编译依赖CUDA的库： bash cd lib sh make.sh

模型训练

运行以下命令进行模型训练： bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py

模型评估

运行以下命令进行模型评估： bash python test_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 \ --checksession $SESSION --checkepoch $EPOCH --checkpoint $CHECKPOINT \ --cuda 将SESSION、EPOCH、CHECKPOINT修改为自己想要前向测试的模型。

结果可视化

若有需要，可使用提供的可视化工具将检测结果可视化到原始图像上。

由于代码涉及大量依赖项和配置，建议按项目指示进行安装和配置，代码中的注释和文档也提供了运行和使用项目的详细信息。

下载地址

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