【源码】基于HRNetV2p和Faster RCNN的目标检测系统

项目简介

本项目基于HRNetV2p和Faster R-CNN框架，致力于实现高效的目标检测。HRNetV2p是高分辨率网络，可有效提取多尺度特征；Faster R-CNN是经典的两阶段目标检测框架，结合了区域提议网络（RPN）和感兴趣区域（ROI）头部的优势。

项目的主要特性和功能

1. 骨干网络：采用HRNetV2p作为骨干网络，通过多尺度特征融合提升目标检测的准确性。
2. 颈部网络：使用HRFPN（高分辨率特征金字塔网络）作为颈部结构，增强特征的表示能力。
3. 优化器：运用SGD优化器，并结合学习率调整策略，保证模型在训练过程中稳定收敛。
4. 数据增强：训练时采用多尺度训练和随机翻转等数据增强技术，提高模型的泛化能力。
5. 混合精度训练：支持混合精度训练（FP16），加快训练过程并减少显存使用。

安装使用步骤

环境配置

• 安装Python 3.8及以上版本。
• 安装PyTorch和相关依赖库： bash conda create -n openmmlab python=3.8 pytorch==1.10.2 cudatoolkit=10.2 torchvision -c pytorch -y conda activate openmmlab pip install openmim mim install mmcv-full cd mmdetection pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e .

数据准备

• 下载COCO数据集，并将其放置在data_root目录下。
• 确保数据集的目录结构符合项目要求。

模型训练

• 进入项目根目录，运行训练脚本： bash python tools/train.py configs/hrnet/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_1x_coco.py
• 训练过程中可使用TensorBoard等工具监控训练进度和性能。

模型测试

• 训练完成后，使用测试脚本进行模型评估： bash python tools/test.py configs/hrnet/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_1x_coco/latest.pth --eval bbox
• 测试结果将输出模型的性能指标，如mAP（平均精度均值）。

模型推理

• 使用训练好的模型进行推理： bash python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/hrnet/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_hrnetv2p_w18_1x_coco/latest.pth
• 推理结果将显示在图像上，并保存为输出文件。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】