faster_rcnn源代码中哪一行设置了anchor box的宽高和尺度

在Faster R-CNN源代码中，anchor box的宽高和尺度是在`anchors.py`文件中设置的，具体来说是在`_generate_anchors`函数中的第20行，代码如下：

base_anchors = np.zeros((len(anchor_sizes) * len(anchor_ratios), 4), dtype=np.float32)

在这里，`anchor_sizes`表示每个anchor box的尺度，`anchor_ratios`表示每个anchor box的长宽比。这里的`len(anchor_sizes) * len(anchor_ratios)`表示总共会生成多少个anchor box。后面的`(4)`表示每个anchor box有四个坐标值：左上角的x、y坐标和右下角的x、y坐标。

在`_generate_anchors`函数的后面，根据上面的`anchor_sizes`和`anchor_ratios`生成了一组anchor box的坐标值，并返回给调用者。这些anchor box的坐标值会用于目标检测中的候选区域生成。

相关问题

faster_rcnn_resnet50_fpn faster_rcnn_resnet50_fpn 要怎么使用

在 PyTorch 中使用 `faster_rcnn_resnet50_fpn` 模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 PyTorch 和 TorchVision 库（如果未安装的话）。

2. 导入必要的库和模块：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor

3. 加载预训练模型 `faster_rcnn_resnet50_fpn`：

model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

4. 修改模型的分类器，将其调整为适合你的任务。由于 `faster_rcnn_resnet50_fpn` 是一个目标检测模型，它的分类器通常是用来检测物体类别的。如果你的任务不需要检测物体类别，可以将分类器替换为一个只有一个输出的线性层：

num_classes = 1 # 只检测一个类别
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

5. 将模型转换为训练模式，并将其移动到所选设备（如GPU）上：

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.to(device)
model.train() # 转换为训练模式

6. 训练模型，可以使用自己的数据集来训练模型，或者使用 TorchVision 中的数据集，如 Coco 或 Pascal VOC 数据集。

7. 在测试阶段，可以使用以下代码来检测图像中的物体：

# 定义图像
image = Image.open('test.jpg')

# 转换为Tensor，并将其移动到设备上
image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image)
image_tensor = image_tensor.to(device)

# 执行推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model([image_tensor])
    
# 处理输出
boxes = outputs[0]['boxes'].cpu().numpy() # 物体框
scores = outputs[0]['scores'].cpu().numpy() # 物体分数

需要注意的是，`faster_rcnn_resnet50_fpn` 是一个较大的模型，需要较高的计算资源和训练时间。在训练和测试时，建议使用GPU来加速计算。

你的代码 No such file or directory: 'faster_rcnn.pth'

抱歉，我的回答是一个示例代码，并非完整的可运行代码，因此其中的 `faster_rcnn.pth` 只是一个占位符，实际使用时需要使用训练好的 Faster R-CNN 模型文件路径。

在使用示例代码时，需要将 `faster_rcnn.pth` 替换为实际的模型文件路径，并确保文件存在。另外，还需要注意模型的输入和输出格式，以及模型的预处理方式等问题，以确保代码能够正确地运行并输出正确的结果。