利用 Torchvision 进行迁移学习 Fastrcnn,给出代码

以下是利用 Torchvision 进行迁移学习 Fastrcnn 的代码示例：

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

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 替换分类器
num_classes = 2  # 1 类别 + 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

# 加载数据集
dataset = ...

# 定义训练器
trainer = ...

# 训练模型
trainer.train(model, dataset)

希望能对你有所帮助！

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python利用torchvison迁移学习fastrcnn，给出代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于利用 Torchvision 进行迁移学习 Fastrcnn：

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

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 替换分类器
num_classes = 2  # 1 类目标 + 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

# 加载数据
dataset = ...

# 训练模型
...

希望对你有所帮助！