faster rcnn实现有丝分裂细胞目标检测python代码

以下是一个使用 Faster R-CNN 实现有丝分裂细胞目标检测的 Python 代码示例：

import torch
import torchvision

# 加载预训练好的 Faster R-CNN 模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 加载数据集并进行预处理
dataset = ...
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=4,
                                          collate_fn=torchvision.utils.collate_fn)

# 设置优化器和学习率
params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in data_loader:
        images = list(image for image in images)
        targets = [{k: v for k, v in t.items()} for t in targets]
        loss_dict = model(images, targets)
        losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())
        optimizer.zero_grad()
        losses.backward()
        optimizer.step()
    lr_scheduler.step()

# 在测试集上评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    for images, targets in test_data_loader:
        # 省略预测和评估代码

这段代码中，`torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn` 函数会加载预训练好的 Faster R-CNN 模型，你需要将其替换为你自己的模型。然后，你需要加载自己的数据集并进行预处理，设置优化器和学习率，训练模型，最后在测试集上评估模型。