【源码】基于PyTorch框架的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目标检测算法。借助PyTorch的torchvision模块源码，利用预训练权重和COCO数据集完成模型的训练与验证，为目标检测任务提供了高效、灵活且可扩展的解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 环境兼容性好：支持Python 3.6 - 3.8版本，要求Pytorch 1.7.1及以上，适配pycocotools库，推荐使用GPU加速训练。
2. 多样模型选择：提供如MobileNetV2、ResNet50 + FPN等多种预训练模型作为特征提取器，可按需灵活选用。
3. 数据处理便捷：具备数据加载、预处理和标准化功能，支持COCO数据集格式，也允许自定义数据集处理。
4. 训练方式灵活：有单GPU和多GPU分布式训练脚本，可自定义训练参数和评估指标。
5. 精准性能评估：采用COCO API评估器，能计算平均精度（AP）、平均召回率（AR）等目标检测性能指标。
6. 预测可视化：提供预测脚本，可加载训练好的权重进行预测并可视化结果。

安装使用步骤

1. 环境准备

已下载项目源码后，按照requirements.txt的要求，安装Python 3.6 - 3.8、Pytorch 1.7.1及以上版本和pycocotools库。若使用Linux系统，执行pip install pycocotools；若为Windows系统，执行pip install pycocotools - windows。

2. 数据集准备

若使用Pascal VOC2012数据集，从http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11 - May - 2012.tar下载并解压。若使用自定义数据集，需按项目要求组织数据格式。

3. 预训练权重下载

从指定链接下载预训练权重，如MobileNetV2 backbone（https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2 - b0353104.pth）、ResNet50 + FPN backbone（https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco - 258fb6c6.pth），下载后放入backbone文件夹并按要求重命名。

4. 训练与验证

• 若训练mobilenetv2 + fasterrcnn，运行train_mobilenet.py。
• 若训练resnet50 + fpn + fasterrcnn，运行train_resnet50_fpn.py。
• 若使用多GPU训练，执行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 python - m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --use_env train_multi_GPU.py（示例为使用第1块和第4块GPU）。注意运行训练脚本时，将--data - path设置为存放VOCdevkit文件夹的根目录。

5. 预测与可视化

运行predict.py，将train_weights设置为自己生成的权重路径，进行预测并可视化结果。

6. 性能评估

运行validation.py，修改--num - classes、--data - path和--weights - path参数，计算目标检测性能指标并生成record_mAP.txt文件。

下载地址

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