【源码】基于PyTorch的Faster RCNN目标检测模型

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现Faster R-CNN目标检测模型。Faster R-CNN是两阶段目标检测算法，借助区域建议网络（RPN）生成候选区域，再对这些候选区域分类和回归，实现目标检测。

项目的主要特性和功能

• 两阶段目标检测：结合区域建议网络（RPN）与分类回归网络，实现高精度目标检测。
• 支持多种主干网络：可使用VGG16和ResNet50作为特征提取网络。
• 灵活的训练和预测：支持自定义数据集训练，提供详细训练和预测步骤。
• 性能评估：提供mAP（平均精度）计算和评估功能，助于了解模型性能。
• 可视化工具：支持训练过程损失值可视化和预测结果可视化。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保安装以下依赖： - torch == 1.2.0

2. 文件下载

• 下载训练所需的权重文件（如voc_weights_resnet.pth或voc_weights_vgg.pth）以及主干网络的权重文件。
• 下载VOC数据集，并解压到项目根目录。

3. 数据集处理

• 修改voc_annotation.py中的annotation_mode=2，运行voc_annotation.py生成训练和验证集的标注文件。

4. 训练模型

• 直接运行train.py开始训练。训练过程会生成日志文件和模型权重文件。

5. 模型预测

• 在frcnn.py中修改model_path和classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
• 运行predict.py进行图像预测，输入图片路径即可检测。

6. 模型评估

• 在frcnn.py中修改model_path和classes_path，指向训练好的权重文件和类别文件。
• 运行get_map.py进行模型评估，评估结果会保存在map_out文件夹中。

通过以上步骤，可顺利训练、预测和评估基于Faster R-CNN的目标检测模型。

下载地址

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