如何将faster rcnn训练出来的.pth权重文件转换为.pt文件

可以使用PyTorch官方的torch.save()函数将.pth权重文件转换为.pt文件。以下为示例代码：

import torch

# 加载faster rcnn训练出来的.pth权重文件
model_weights = torch.load('path/to/faster_rcnn_weights.pth')

# 保存为.pt文件
torch.save(model_weights, 'path/to/faster_rcnn_weights.pt')

执行以上代码即可将.pth权重文件转换为.pt文件。注意保存的文件名需要修改为新文件名。

相关问题

如何令faster rcnn训练出来的权重变为.pt文件

### 回答1：
要将Faster R-CNN训练出来的权重变为.pt文件，可以按照以下步骤操作：

1.首先，需要将训练出来的权重保存为一个.h5文件，可以使用Keras中的save_weights()函数来实现：

model.save_weights('faster_rcnn_weights.h5')

2.接下来，需要将.h5文件转换为.pt文件。可以使用PyTorch中的load_state_dict()函数来实现。首先需要创建一个空白的PyTorch模型，然后使用load_state_dict()函数将权重加载到模型中：

import torch
from models.faster_rcnn import FasterRCNN

# 创建一个空白的PyTorch模型
model = FasterRCNN()

# 加载.h5文件中的权重
model.load_state_dict(torch.load('faster_rcnn_weights.h5'), strict=False)

# 将权重保存为.pt文件
torch.save(model.state_dict(), 'faster_rcnn_weights.pt')

这样就可以将Faster R-CNN训练出来的权重转换为.pt文件了。注意，这里的Faster R-CNN模型可能需要根据自己的需求进行调整，例如修改模型的导入路径等。

### 回答2：
要将Faster R-CNN训练出来的权重变为.pt文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch：在开始之前，确保已经安装了PyTorch，因为我们将使用PyTorch来加载和保存模型权重。

2. 训练Faster R-CNN：使用你选择的数据集进行Faster R-CNN模型的训练。确保训练过程中保存了检查点（checkpoint）。

3. 加载模型权重：在训练完成后，你可以使用PyTorch的torchvision.models模块中的Faster R-CNN模型来加载训练好的权重。使用torch.load函数加载检查点文件（checkpoint）。

4. 另存为.pt文件：一旦成功加载了训练好的权重，可以使用torch.save将其保存为.pt文件。将模型权重保存在.pt文件中将使其可以轻松地用于后续的推理任务。

以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn

# 加载训练好的权重
checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.ckpt')  # 加载检查点文件
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False)  # 加载预训练的Faster R-CNN模型
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])  # 加载权重

# 另存为.pt文件
torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pt')

请将上述示例代码中的 `path/to/checkpoint.ckpt` 替换为你训练好的检查点文件的路径，`path/to/model.pt` 替换为你希望保存模型权重的路径。运行这段代码后，你将得到一个名为model.pt的.pt文件，其中包含了训练好的Faster R-CNN模型的权重。

### 回答3：
要将Faster RCNN训练出来的权重保存为.pt文件，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经完成了Faster RCNN的训练，并得到了需要保存的训练权重。训练结束后，你会得到一个.pth文件，该文件包含了网络模型的权重信息。

2. 使用PyTorch库中的torch.load_state_dict()方法将.pth文件加载到一个字典变量中，例如weights_dict。

3. 创建一个新的PyTorch模型，与原始的Faster RCNN模型结构相同。确保这个模型已经加载了与训练权重相同的权重。

4. 使用weights_dict作为参数，调用新模型的load_state_dict()方法，将训练权重加载到新模型中。

5. 使用torch.save()方法将新模型的权重保存为.pt文件。例如，可以使用以下代码保存为'model_weights.pt'文件：

torch.save(new_model.state_dict(), 'model_weights.pt')

通过执行以上步骤，你可以将Faster RCNN训练出来的权重保存为.pt文件。这样，你就可以在未来的应用中加载这些权重，使用预训练的模型进行各种任务，如目标检测或对象识别等。

yolov5与fasterrcnn做map对比图的代码

以下是使用PyTorch实现的YOLOv5和Faster R-CNN的mAP对比图代码：

import torch
import torchvision
import argparse
import utils
import os

# 设置参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data', type=str, default='coco', help='数据集名称')
parser.add_argument('--weights-yolo', type=str, default='yolov5s.pt', help='YOLOv5模型权重路径')
parser.add_argument('--weights-frcnn', type=str, default='fasterrcnn_resnet50_fpn_coco.pth', help='Faster R-CNN模型权重路径')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IoU阈值')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.001, help='置信度阈值')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='输入图像尺寸')
args = parser.parse_args()

# 加载数据集
if args.data == 'coco':
    test_set = torchvision.datasets.CocoDetection(root='./data/coco', annFile='./data/coco/annotations/instances_val2017.json')
    num_classes = 80
elif args.data == 'voc':
    test_set = torchvision.datasets.VOCDetection(root='./data/voc', image_set='val', transform=None, target_transform=None, download=True)
    num_classes = 20
else:
    raise ValueError('未知数据集名称')

# 创建YOLOv5模型
yolo_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=args.weights_yolo, source='local')
yolo_model.eval()
yolo_model.cuda()

# 创建Faster R-CNN模型
frcnn_model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False, num_classes=num_classes)
frcnn_model.load_state_dict(torch.load(args.weights_frcnn))
frcnn_model.eval()
frcnn_model.cuda()

# 计算YOLOv5的AP
yolo_results = []
for idx in range(len(test_set)):
    image, target = test_set[idx]
    detections = yolo_model(image.unsqueeze(0).cuda(), img_size=args.img_size, conf_thres=args.conf_thres, iou_thres=args.iou_thres)
    for detection in detections:
        if detection is not None:
            for x1, y1, x2, y2, conf, cls in detection:
                yolo_results.append({'image_id': idx, 'category_id': cls.item(), 'bbox': [x1.item(), y1.item(), (x2-x1).item(), (y2-y1).item()], 'score': conf.item()})

yolo_eval = utils.evaluate(yolo_results, test_set.coco)
print('YOLOv5 mAP: {:.3f}'.format(yolo_eval.stats[0]))

# 计算Faster R-CNN的AP
frcnn_results = []
for idx in range(len(test_set)):
    image, target = test_set[idx]
    detections = frcnn_model([image.cuda()])
    for detection in detections:
        for box, conf, cls in zip(detection['boxes'], detection['scores'], detection['labels']):
            frcnn_results.append({'image_id': idx, 'category_id': cls.item(), 'bbox': [box[0].item(), box[1].item(), (box[2]-box[0]).item(), (box[3]-box[1]).item()], 'score': conf.item()})

frcnn_eval = utils.evaluate(frcnn_results, test_set.coco)
print('Faster R-CNN mAP: {:.3f}'.format(frcnn_eval.stats[0]))

# 画出AP对比图
utils.plot_results([yolo_eval, frcnn_eval], names=['YOLOv5', 'Faster R-CNN'], save_dir=os.path.join('.', args.data+'_map.png'))

其中，`utils`是一个自定义的工具函数模块，包含了`evaluate`和`plot_results`函数。`evaluate`函数用于计算AP，`plot_results`函数用于画出AP对比图。这两个函数的实现可以参考[这个GitHub仓库](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/utils/general.py)。