faster rcnn pycharm 自己的数据集

### 配置 Faster R-CNN 模型以适应自定义数据集 为了在 PyCharm 中配置并使用 Faster R-CNN 进行自定义数据集的训练，需遵循特定步骤来调整环境设置和代码逻辑。 #### 创建项目结构 确保项目的目录结构与给定模板相匹配。对于特征提取部分，在 `backbone` 文件夹内选择适合的网络架构作为基础模型[^1]。如果计划采用 MobileNet 或 ResNet50 FPN 作为骨干网，则应分别参考对应的 Python 脚本 (`train_mobilenet.py`, `train_resnet50_fpn.py`) 来编写或修改训练脚本。 #### 数据准备 针对自定义的数据集，创建一个新的类继承自 `my_dataset.py` 中定义的 Dataset 类，并重写其方法以便能够加载和处理个人图片及标注信息。这一步骤至关重要，因为不同的应用领域可能有不同的标签格式，而标准 VOC 格式的 XML 文件只是其中一种常见形式。 #### 修改配置文件 编辑配置文件 (通常是一个 JSON 或 YAML 文件)，指定新的类别名称列表路径至 `pascal_voc_classes.json` 所处位置。此外，还需设定其他超参数如批次大小、初始学习率等，这些都影响着最终模型性能的表现[^2]。 #### 编译与调试 利用 IDE 提供的功能编译整个工程之前，请确认已正确安装所有必需库包。之后可以通过单步执行的方式逐步排查可能出现的问题所在之处。值得注意的是，由于 PyTorch 生态系统的灵活性，可以方便地集成 TensorBoard 工具来进行更直观的效果展示和调参操作。 #### 开始训练 当一切准备工作完成后，就可以通过命令行界面或者直接点击 Play 键启动训练进程了。期间要密切关注日志输出窗口中的各项指标变化情况，必要时做出相应调整直至获得满意的结果为止。 ```python import torch from torchvision import transforms, datasets from backbone.resnet50_fpn import resnet50_fpn_backbone from network_files.faster_rcnn_framework import FasterRCNN from my_dataset import MyDataset device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' transform = { "train": transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]), "val": transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]) } data_root = "./path/to/dataset" batch_size = 8 num_workers = 4 train_data_set = MyDataset(data_root, transform=transform["train"]) validation_data_set = MyDataset(data_root, set_name="test", transform=transform["val"]) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data_set, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=True) valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(validation_data_set, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, shuffle=False) backbone = resnet50_fpn_backbone(pretrained=True) model = FasterRCNN(backbone=backbone).to(device) for epoch in range(epochs): model.train() for images, targets in train_loader: ... ```