PyTorch目标检测实战案例 🚀

简介

目标检测是计算机视觉的核心任务之一，PyTorch凭借其灵活性和强大的深度学习框架，成为实现这一任务的首选工具。以下是一个结合实际场景的案例解析，帮助你快速上手！

实现步骤

1. 环境准备
   • 安装PyTorch：pip install torch torchvision
   • 导入必要库：

     import torch
     from torchvision import models, transforms
     

2. 数据加载
   • 使用torchvision.datasets加载数据集（如COCO或自定义数据）
   • 图像预处理：

     transform = transforms.Compose([
         transforms.Resize(256),
         transforms.CenterCrop(224),
         transforms.ToTensor(),
     ])
     

3. 模型选择与训练
   • 加载预训练模型：

     model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
     

   • 自定义训练流程（可点击扩展阅读了解细节）
   

应用场景

• 工业检测：缺陷识别（如/案例/PyTorch目标检测工业应用）
• 自动驾驶：交通标志与行人检测
• 医疗影像：病灶区域定位
• 安防监控：异常行为分析

代码示例

# 示例：使用预训练模型进行推理
from PIL import Image

img = Image.open("test_image.jpg")
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():
    predictions = model(img_tensor)

# 输出检测结果
print(predictions[0]['boxes'], predictions[0]['labels'])

扩展阅读

• PyTorch目标检测入门教程
• 官方文档：https://pytorch.org/vision/stable/models.html