Faster-RCNN-with-torchvision

通过pytorch torchvision官方提供的模块构建Faster-RCNN，供检测及学习使用。
代码博客解析地址：csdn
模型地址：baidu cloud

安装

代码及环境搭建

$ git clone https://github.com/supernotman/Faster-RCNN-with-torchvision.git
$ cd Faster-RCNN-with-torchvision/
$ sudo pip install -r requirements.txt

数据准备

目前代码仅支持coco数据集的训练

1. 下载coco2017数据集

2. 下载后数据集文件结构如下：

  coco/
    2017/
      annotations/
      test2017/
      train2017/
      val2017/

训练及测试

命令

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=6 --use_env train.py --world-size 6 --b 4

部分参数说明

[--nproc_per_node]    训练占用gpu数目  
[--b]                 每个gpu上batch_size大小  
[--epochs]            训练epoch数目  
[output-dir]          模型输出路径 

单张图片检测

$ python detect.py --model_path result/model_13.pth --image_path imgs/1.jpg

结果

AP

IOU	area	maxDets	value
0.50:0.95	all	100	0.352
0.50	all	100	0.573
0.75	all	100	0.375
0.50:0.95	small	100	0.207
0.50:0.95	medium	100	0.387
0.50:0.95	medium	100	0.448

AR

IOU	area	maxDets	value
0.50:0.95	all	1	0.296
0.50:0.95	all	10	0.474
0.50:0.95	all	100	0.498
0.50:0.95	small	100	0.312
0.50:0.95	medium	100	0.538
0.50:0.95	medium	100	0.631

结果示例