Faster-RCNN训练自己的数据pytorch

使用Faster R-CNN对自己的数据进行训练需要以下步骤：

1. 安装PyTorch和Torchvision。可参考 https://pytorch.org/ 安装文档。

2. 下载Faster R-CNN代码。可以从GitHub上下载，也可以从Torchvision模块中的Faster R-CNN算法中获得。

3. 准备自己的数据集。先将图片和标签放在同一目录下，标签可以是xml、txt、json等格式，标签的格式需要与代码中设置的一致。

4. 在代码中设置数据集路径和其他参数。大多数参数设置已在代码中指定，如学习率、epoch数量和保存模型的路径。数据集需要在代码中指定。

5. 运行代码进行训练。在终端中使用指令python train.py即可开始训练，训练过程中可以看到训练集和测试集的Loss和准确率。

6. 保存模型。训练结束后，需要保存模型以备下次使用。在代码中指定保存模型的路径即可。

注意事项：

1. 训练数据集的数量需要足够大，以便模型可以获得足够的信息。

2. 标签的格式需要与代码要求一致。

3. 训练过程需要较长时间，可增加batch size以提高训练速度。