【源码】基于Keras框架的Faster RCNN目标检测模型

项目简介

这是一个基于Keras框架的Faster R-CNN目标检测模型实现。通过Python实现Faster R-CNN算法，支持使用VGG和ResNet50作为特征提取网络，具备训练和测试功能。适用于目标检测任务，可检测图像中的多个目标，并输出目标的类别和边界框。

项目的主要特性和功能

1. 支持VGG和ResNet50作为特征提取网络，用户可按需选择。
2. 提供训练和测试功能，用户能用自己的数据集训练模型并进行目标检测。
3. 能够检测图像中的多个目标，输出每个目标的类别和边界框。
4. 支持VOC和COCO格式的数据处理，涵盖数据预处理、评估等。
5. 提供可视化结果功能，用户可查看检测结果的图像。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

确保已安装必要的依赖库，包括Keras、TensorFlow、numpy等。 bash pip install tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5

2. 下载项目代码

下载本项目的源码文件，包含所有Python文件和文件夹。

3. 准备数据集

准备自己的数据集，并按PASCAL VOC或COCO格式组织数据。

4. 运行训练脚本

运行train.py脚本，用自己的数据集进行训练。 bash python train.py

5. 运行测试脚本

运行predict.py脚本，使用训练好的模型进行目标检测。 bash python predict.py

6. 可视化结果

根据predict.py脚本的输出，使用图像编辑软件或可视化工具查看检测结果的图像。

注意：训练时，可能需根据实际情况调整模型参数，如学习率、批次大小等，以获更好检测结果。

下载地址

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