chenyuntc / simple-faster-rcnn-pytorch

谢谢你提供的信息。我了解到，chenyuntc / simple-faster-rcnn-pytorch 是一个使用 PyTorch 实现的 Faster R-CNN 目标检测模型。它的设计简单，易于实现和扩展，同时在一些公开数据集上取得了不错的成绩。如果你对目标检测模型感兴趣，可以尝试学习和使用这个项目。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "/content/faster-rcnn-pytorch/train.py", line 439, in <module> fit_one_epoch(model, train_util, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir) File "/content/faster-rcnn-pytorch/utils/utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch rpn_loc, rpn_cls, roi_loc, roi_cls, total = train_util.train_step(images, boxes, labels, 1, fp16, scaler) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 327, in train_step losses = self.forward(imgs, bboxes, labels, scale) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 266, in forward gt_rpn_label = torch.Tensor(gt_rpn_label).type_as(rpn_locs).long() File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/utils/data/_utils/signal_handling.py", line 66, in handler _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 9618) is killed by signal: Killed.

这个错误信息来自于 PyTorch 的 DataLoader，看起来是 DataLoader 的一个进程被强制终止了，导致训练进程崩溃。可能是因为内存不足或者其他系统资源限制导致的。你可以尝试减小 batch size 或者调整训练参数来缓解此问题。同时也可以尝试使用更高配置的机器来避免内存不足的问题。

Traceback (most recent call last): File "D:/SRP/源码/111/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 14, in <module> frcnn = FRCNN() File "D:\SRP\源码\111\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 80, in __init__ self.std = self.std.cuda() File "D:\Anaconda\Anaconda3\envs\shiyan\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误提示说明你的 PyTorch 没有启用 CUDA，也就是说你的 PyTorch 不能在 GPU 上运行。你需要检查你的 PyTorch 安装是否正确以及是否启用了 CUDA。如果你的 PyTorch 安装正确并已启用 CUDA，但仍然出现这个错误，你可以尝试重新安装 PyTorch，并确保你的 GPU 驱动程序已正确安装。