【源码】基于Pytorch框架的SSD目标检测模型实现

项目简介

这是一个基于Pytorch框架的SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测模型的实现。项目涵盖模型训练、评估、预测以及评估指标的计算等功能，支持使用VGG和MobileNetV2作为特征提取器，同时提供了对应的数据加载和处理代码。

项目的主要特性和功能

1. 模型实现：实现SSD模型，支持选用VGG和MobileNetV2作为特征提取器，可按需选择不同的backbone。
2. 数据加载：定义数据加载和处理代码，包含图像预处理、标注框匹配与编码等处理流程。
3. 训练过程：具备训练过程中的损失计算、优化器设置、模型保存等功能。
4. 评估指标：可计算mAP（平均精度）和其他相关指标，用于评估模型性能。
5. 预测功能：提供模型预测功能，支持使用预训练权重或自行训练的权重进行预测。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python环境和PyTorch框架，确保PyTorch版本为1.2.0。
• 安装其他依赖库，如torchvision等。

数据准备

• 下载VOC格式的目标检测数据集，包含训练集、验证集和测试集。
• 解压数据集并放置在项目根目录下的VOCdevkit文件夹中。

模型训练

• 修改voc_annotation.py文件中的annotation_mode参数为2，运行该脚本生成训练和验证集的标注文件。
• 运行train.py脚本开始训练模型，训练过程中生成的权重文件将保存在logs文件夹中。

模型评估

• 修改ssd.py文件中的model_path和classes_path参数，指向训练好的权重文件和类别文件。
• 运行get_map.py脚本进行模型评估，评估结果将保存在map_out文件夹中。

模型预测

• 修改ssd.py文件中的model_path和classes_path参数，指向训练好的权重文件和类别文件。
• 运行predict.py脚本，输入图像路径进行目标检测，输出检测结果。

注意：代码中包含模型的训练和评估过程，用户需根据自身数据集和硬件环境进行相应调整和优化。

下载地址

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