Pytorch实现Faster R-CNN目标检测模型详解

object
detection
目标检测
需积分: 50 9 下载量 53 浏览量 更新于2025-01-01 收藏 11.21MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Faster-RCNN-PyTorch-V1.0是基于PyTorch框架实现的一个目标检测模型，它遵循两阶段目标检测流程。该模型在深度学习领域具有重要的地位，特别适合于物体检测任务。Faster R-CNN是继R-CNN和Fast R-CNN之后的又一次改进，它引入了区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），显著提升了候选区域生成的速度与准确性，因此被称为"Faster"。 在PyTorch中的Faster R-CNN实现，为研究者和开发者提供了一个灵活、高效的工具，用于构建和训练复杂的计算机视觉模型。该实现可能包括模型定义、预训练权重下载、模型训练、模型评估以及推断等关键部分。 根据提供的描述信息，Faster R-CNN-PyTorch-V1.0使用了两种主流的主干网络结构进行特征提取：ResNet和VGG。ResNet网络通过其残差连接大幅增加了网络深度，提高了特征提取的能力，同时解决了网络退化问题。而VGG网络则以其简洁的结构和良好的性能著称，它使用了连续的卷积层和池化层，构建出一个深度的网络。 在该资源中，用户可以通过下载提供的预训练模型权重文件voc_weights_resnet.pth和voc_weights_vgg.pth，来快速开始训练或者微调Faster R-CNN模型。这些权重文件通常包含了在特定数据集（如Pascal VOC数据集）上预先训练好的参数。 对于标签"object detection"（目标检测）而言，其是指计算机视觉中的一项核心技术，它旨在识别并定位图像或视频中的物体。目标检测广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像检索等领域。Faster R-CNN作为一种先进目标检测模型，在业界被广泛应用和研究。 有关文件下载链接，提供了百度云盘的分享链接和提取码，用户可以通过这些信息下载所需的权重文件，进而进行模型的进一步训练或应用。 值得注意的是，由于PyTorch模型通常是序列化存储的，因此用户需要确保自己有合适的环境安装了PyTorch，并熟悉相关操作，以便正确加载和使用模型权重。此外，对于模型的进一步训练或应用还需要准备相应的训练数据，调整超参数，甚至进行模型结构的定制化修改。 总结来说，Faster-RCNN-PyTorch-V1.0是一个值得推荐的目标检测模型实现，它集合了Faster R-CNN算法的强大性能和PyTorch框架的易用性，非常适合于进行深入学习和实际应用开发。"

voc-weights-resnet.pth

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voc_weights_resnet.pth

se_resnet50-ce0d4300.pth

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pytorch官方预训练模型：se_resnet50-ce0d4300.pth，亲测可用

faster-rcnn-pytorch-master[附带预训练权重可迁移学习].zip

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自用收集的基于ResNet50的Faster RCNN目标检测网络框架，附带可迁移学习的预训练权重用于自学备用，感谢Bubbliiing

给出class-agnostic模块作用于faster_RCNN目标检测的pytorch训练示例代码，并给出注释

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# FasterRCNN needs to know the number of output channels in a backbone. # For mobilenet_v2, it's 1280, so we need to add it here backbone.out_channels = 1280 # let's make the RPN generate 5 x 3 ...

直接给出Faster RCNN 的 PyTorch 实现的代码，并给出注释

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class FasterRCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super(FasterRCNN, self).__init__() # 加载预训练的 ResNet-50 模型 self.backbone = models.resnet50(pretrained=True) # 将 ResNet-50 ...

C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\python.exe D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py Using cuda device training. Using [0, 0.5, 0.6299605249474366, 0.7937005259840997, 1.0, 1.2599210498948732, 1.5874010519681994, 2.0, inf] as bins for aspect ratio quantization Count of instances per bin: [ 5 25 929 117 260 4198 135 48] Using 8 dataloader workers Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main prepare(preparation_data) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path']) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 287, in _fixup_main_from_path main_content = runpy.run_path(main_path, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 288, in run_path return _run_module_code(code, init_globals, run_name, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code _run_code(code, mod_globals, init_globals, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py", line 4, in <module> import torch File "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\__init__.py", line 123, in <module> raise err OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

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这个错误提示是在运行 PyTorch 目标检测的 Faster R-CNN 模型时出现的。根据错误提示，似乎是在加载 `caffe2_detectron_ops_gpu.dll` 或其某个依赖项时出现了问题。 可能的原因和解决方法如下： 1. 内存不足：错误...

PyTorch框架实现Faster RCNN模型

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from torchvision.models.detection import FasterRCNN from torchvision.models.detection.rpn import AnchorGenerator ``` 2. 定义一个自定义的数据集类来加载训练和测试数据。 ``` class MyDataset(torch.utils...

python FasterRCNN算法代码

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以下是使用 PyTorch 实现 Faster R-CNN 算法的代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision.models import vgg16 class VGG16(nn.Module): def ...

jetson下载低版本mmdetection

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以下是在Jetson上下载低版本mmdetection的步骤： ...python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --eval bbox ```

请用pytorch搭建一个Faster R-CNN网络

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super(FasterRCNN, self).__init__() # Feature extractor self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Max...
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