refinedet网络目标检测CT图像代码

以下是使用RefineDet进行目标检测的CT图像代码示例：

import cv2
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
from refinedet import build_refinedet
from refinedet.utils import image2torch

# 加载 RefineDet 模型
net = build_refinedet('test', size=320, num_classes=2)
net.load_state_dict(torch.load('refinedet.pth', map_location='cpu'))
net.eval()

# 加载 CT 图像
img = cv2.imread('ct_image.jpg')

# 转换为 PyTorch Tensor
inputs = [Variable(image2torch(img))]

# 在网络上进行前向传播
loc_preds, cls_preds, anchors = net(inputs)

# 将结果转换为 Numpy 数组
loc_preds = loc_preds.data.numpy()
cls_preds = cls_preds.data.numpy()
anchors = anchors.data.numpy()

# 对结果进行解码
decoded_boxes = net.decode(loc_preds[0], anchors, [1.0]*6)
decoded_boxes = decoded_boxes[decoded_boxes[:, 0] >= 0.5]

# 绘制检测结果
for box in decoded_boxes:
    x1, y1, x2, y2 = box[1:]
    cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这里的 `refinedet.pth` 是预训练的模型权重，需要根据实际情况进行下载或者训练得到。此外，为了保证检测结果的准确性，还需要根据实际情况对输入图像进行预处理。