anchor_generator=dict(scale=[8],ratios=[0.5,1.0,2.0],strides=[4,8,16,32,64])
时间: 2024-05-20 09:11:53 浏览: 8
这段代码是目标检测中使用的anchor生成器的配置。在Faster R-CNN等一些目标检测算法中,anchors(锚点)用于在不同尺度下生成候选框。其中,scale表示anchor面积的大小,ratios表示anchor的宽高比,strides表示在输入图像的不同尺度下生成anchor时的步长。这里的配置表示生成一个面积为$8^2$的anchor,宽高比为0.5:1:2,在输入图像的不同尺度下分别生成anchor时的步长为4、8、16、32、64。
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import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torchvision.models.detection import FasterRCNN from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator from torchvision.transforms import transforms # 加载预训练的分类模型 model = torchvision.models.mobilenet_v2(pretrained=True) backbone = model.backbone # 创建RPN(Region Proposal Network)锚点生成器 anchor_sizes = ((32,), (64,), (128,), (256,), (512,)) aspect_ratios = ((0.5, 1.0, 2.0),) * len(anchor_sizes) rpn_anchor_generator = AnchorGenerator(anchor_sizes, aspect_ratios) # 创建目标检测模型 model = FasterRCNN(backbone, num_classes=11, rpn_anchor_generator=rpn_anchor_generator) # 加载预训练的权重(可选) model.load_state_dict(torch.load("../models/light-model-2.pth")) # 对输入图像进行预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) # 加载图像 image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG") image = transform(image) image = image.unsqueeze(0) # 添加批次维度 # 检测目标 model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(image) # 处理预测结果 boxes = predictions[0]["boxes"] labels = predictions[0]["labels"] scores = predictions[0]["scores"] # 打印结果 for box, label, score in zip(boxes, labels, scores): print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}") AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'
这段代码中出现了`AttributeError: 'MobileNetV2' object has no attribute 'backbone'`错误的原因是`MobileNetV2`模型没有`backbone`属性。`backbone`通常是用于构建目标检测模型的特征提取器,而`MobileNetV2`本身就是一个分类模型,不包含用于目标检测的`backbone`属性。
如果您想要使用`MobileNetV2`作为目标检测模型的基础模型,可以尝试使用`SSD`(Single Shot MultiBox Detector)或者`SSDLite`(Lightweight SSD)等基于MobileNetV2的目标检测模型,而不是手动构建目标检测模型。
以下是使用`SSD`模型进行目标检测的示例代码:
```
import torch
import torchvision
from PIL.Image import Image
from torchvision.models.detection import SSD
from torchvision.transforms import transforms
# 加载预训练的模型
model = torchvision.models.detection.ssd_mobilenet_v2(pretrained=True)
# 加载图像
image = Image.open("../dataset/valid/Bacterial_spot/0afe3bbd-b18b-4c70-8fbd-072844e742a2___GCREC_Bact.Sp 3434.JPG")
# 对输入图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((300, 300)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
])
image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0)
# 检测目标
model.eval()
with torch.no_grad():
predictions = model(image)
# 处理预测结果
boxes = predictions[0]["boxes"]
labels = predictions[0]["labels"]
scores = predictions[0]["scores"]
# 打印结果
for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):
print(f"Box: {box}, Label: {label}, Score: {score}")
```
注意,这里使用的是`detection.ssd_mobilenet_v2`而不是`models.mobilenet_v2`。另外,这里的`SSD`模型使用的是300x300的输入图像大小,需要进行相应的预处理。
train_generator = train_datagen.flow_from_directory
这是使用Keras的ImageDataGenerator来创建一个训练数据生成器,用于从指定目录中读取图像数据并对其进行数据增强。flow_from_directory()方法会返回一个生成器对象,该对象可以在模型训练时一批一批地产生数据。该方法需要指定一个包含训练图像的目录路径,并可以设置其他参数,如目标图像大小、批次大小、颜色模式等。
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