使用pytorch搭建faster RCNN的代码

下面是一个基本的 Faster R-CNN 模型搭建代码：

import torch
import torchvision

# 定义模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.005, momentum=0.9)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
  for i, data in enumerate(dataloader):
    # 获取图像和标签
    images, labels = data
    # 将图像和标签转换为可以输入到模型中的形式
    images = images.to(device)
    labels = labels.to(device)
    # 获取模型的输出
    outputs = model(images)
    # 计算损失
    loss = loss_func(outputs, labels)
    # 清空梯度
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播
    loss.backward()
    # 更新参数
    optimizer.step()

# 测试模型
for i, data in enumerate(test_dataloader):
  # 获取图像和标签
  images, labels = data
  # 将图像和标签转换为可以输入到模型中的形式
  images = images.to(device)
  labels = labels.to(device)
  # 获取模型的输出
  outputs = model(images)
  # 计算损失
  loss = loss_func(outputs, labels)

这段代码中使用了 PyTorch 的预训练 Faster R-CNN 模型，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，交叉熵损失作为损失函数。在训练模型时，将训练数据通过模型输入，