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。