在这个教程中，我们将学习如何自定义 Coco 模型。Coco 是一个流行的目标检测和实例分割模型，常用于计算机视觉任务。
快速开始
- 安装依赖：确保你已经安装了 OpenCV 和 PyTorch。
- 下载预训练模型：从 Coco 官网 下载预训练的 Coco 模型。
- 修改配置文件：根据你的需求修改配置文件，例如调整检测器的参数。
代码示例
以下是一个简单的代码示例，展示如何加载预训练的 Coco 模型并进行目标检测。
import cv2
import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# 加载预训练模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
# 将图像转换为 PyTorch 张量
image_tensor = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1)
# 进行目标检测
with torch.no_grad():
prediction = model(image_tensor)
# 显示检测结果
print(prediction)