Python 目标识别

Python目标识别是一个用于训练目标检测、实例分割和人员关键点检测的参考脚本。它允许您轻松地添加新的自定义数据集。您的数据集应该从标准的torch.utils.data类继承，并实现__len__和__getitem__方法。__getitem__方法应返回一个字典，其中包含以下字段：
- image: PIL大小图像（高、宽）
- target: 包含以下字段的字典
- boxes（FloatTensor[N,4]）：N个边界框的坐标，格式为[x0，y0，x1，y1]，范围从0到W，从0到H
- labels（Int64Tensor[N]）：每个边界框的标签，其中0表示背景类
- image_id（Int64Tensor）：图像标识符，在数据集中的所有图像之间应该是唯一的，并且在评估期间使用
- 面积（张量[N]）：边界框的面积，在使用COCO指标进行评估时使用，以区分小、中、大框之间的指标得分
- iscrowd（UInt8Tensor[N]）：iscrowd=True的实例将在评估期间被忽略
- （可选）掩码（UInt8Tensor[N，H，W]）：每个对象的分割掩码
- （可选）关键点（FloatTensor[N，K，3]）：对于N个对象中的每一个，它包含[x，y，visibility]格式的K个关键点，用于定义对象的关键点。其中visibility=0表示关键点不可见。

您可以使用Torchvision模型库中的预训练模型，并根据需要进行微调或替换主干网络。下面是一个例子，演示了从预先训练的模型进行微调的方法：

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

# 加载在COCO数据集上预训练的模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 替换分类器，设置自定义类别数量
num_classes = 2  # 1类（人）+ 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

这是关于Python目标识别的基本信息，让我知道如果您还有其他问题。