SSD PyTorch 教程

SSD (Single Shot MultiBox Detector) 是一种流行的目标检测算法，它可以快速且准确地检测图像中的多个目标。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 SSD 检测器。

安装依赖

在开始之前，请确保你已经安装了以下依赖：

Python 3.6+
PyTorch 1.0+
OpenCV 4.0+

你可以通过以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

数据集准备

为了训练 SSD 检测器，你需要准备一个标注好的数据集。这里以 COCO 数据集为例：

pip install torchvision torchvision.datasets

# 下载 COCO 数据集
wget -c https://github.com/pdollar/coco/releases/download/V1.0/coco_2014_07_05.zip
unzip coco_2014_07_05.zip

代码示例

以下是一个简单的 SSD PyTorch 代码示例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.models.detection import ssd300_vgg16

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])

trainset = datasets.CocoDetection(root='coco', annFile='coco/annotations/instances_train2014.json', transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=2, shuffle=True)

# 创建 SSD 模型
model = ssd300_vgg16(pretrained=True, num_classes=21)

# 训练模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):  # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2 == 1:    # print every 2 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2))

print('Finished Training')

更多详细代码和解释，请参考SSD PyTorch 官方教程。

图片展示