PyTorch 对象检测官方文档指南 📚

欢迎访问 PyTorch 对象检测官方文档！以下是关键内容概览：

🧠 核心概念

• 目标检测框架：基于 PyTorch 的深度学习模型训练与推理工具
• 模型架构：支持 YOLOv5、Faster R-CNN 等主流算法
• 数据格式：使用 COCO 标注标准进行训练

🛠 实践步骤

1. 环境搭建
   安装 PyTorch 和相关依赖：

   pip install torch torchvision torchaudio
   

   

2. 模型训练
   使用 torchvision.models 模块加载预训练模型：

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

   

3. 模型推理
   对图像进行目标检测预测：

   from torchvision.transforms import functional as F
   image = F.to_tensor(Image.open("test.jpg"))
   predictions = model(image)
   

   

📘 扩展学习

• PyTorch 官方教程首页 提供完整学习路径
• 目标检测模型对比 可查看不同算法的性能差异
• 数据增强技术 建议参考此文档优化训练效果

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