【源码】基于Pytorch框架的目标检测模型

项目简介

这是一个使用Pytorch框架实现的基于Two-Stage目标检测模型的开源项目，主要为研究者提供基于Pytorch框架的Faster R-CNN目标检测模型，涵盖模型的定义、训练、验证和评估等功能。

项目的主要特性和功能

1. 模型定义：定义基于VGG16和Resnet50的Faster R-CNN模型，提供两种主干网络选择。
2. 数据处理：具备处理VOC格式数据集的工具，可生成训练、验证和测试集的txt文件，还能统计目标数量。
3. 训练：支持模型训练，包含冻结训练、解冻训练，可设置训练参数。
4. 评估：提供计算模型平均精度（mAP）等评价指标的工具，用于评估模型性能。
5. 预测：可对图像或视频进行目标检测，支持单张图片预测、摄像头实时检测和视频FPS测试。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和Pytorch框架，以及matplotlib、numpy等相关依赖库。
2. 数据准备：下载并准备VOC格式的目标检测数据集，包括训练集、验证集和测试集。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练，指定数据集路径、模型配置等必要参数。
4. 模型评估：使用get_map.py脚本计算模型的平均精度（mAP）等评价指标。
5. 模型预测：使用predict.py脚本进行模型预测，可进行单张图片预测、视频检测等。

注意，项目的具体使用需根据实际环境和需求调整，以上步骤仅为一般性指导，具体细节和参数设置可参考项目文档或相关教程。

下载地址

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