【源码】基于PyTorch框架的目标检测项目

项目简介

本项目基于PyTorch框架实现目标检测，主要采用Faster R-CNN模型。它提供了从数据预处理、模型训练到评估的完整流程功能，能助力用户快速搭建并训练有效的目标检测模型。

项目的主要特性和功能

1. 模型实现：具备基于VGG16和ResNet50两种不同特征提取器的Faster R-CNN模型实现。
2. 数据预处理：可从VOC格式的数据集中加载标注数据，还具备数据增强功能。
3. 训练与评估：支持模型的训练、验证和评估，提供mAP计算功能。
4. 可视化：支持训练过程中损失的可视化，以及检测结果的可视化。
5. 灵活性：提供多种训练参数设置，用户可按需调整。

安装使用步骤

1. 准备环境

安装PyTorch、torchvision等必要的Python库。

2. 下载数据

从提供的链接下载VOC数据集和预训练权重。

3. 运行代码

• 运行train.py进行模型训练。
• 运行predict.py进行预测。
• 运行get_map.py进行mAP计算。

4. 调整参数

根据实际需求，调整train.py和predict.py中的参数设置。

注：此项目假设用户已下载项目的源码文件，并配置了合适的环境。

下载地址

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