1、環境：

pytorch==1.6.0

torchvision==0.7.0

cudatoolkit==10.2

2、場景：

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html

https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision

利用torchvision提供的maskrcnn訓練自己的數據。

3、數據：轉換成coco格式

示例代碼：主要是沒有mask的數據集，需要用coco函數制作。數據格式一定要對，否則很麻煩。

https://github.com/fjssharpsword/CXRAD/blob/master/dataset/VinCXR_coco.py

4、最大的坑是torchvision0.7.0版本有很多bug，都是non_zero函數的，我這邊主要處理了幾個，可以參考：

1）/root/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torchvision/ops/boxes.py

2）/root/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torchvision/models/detection/_utils.py

?

?

3）/root/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torchvision/models/detection/rpn.py:433

?

4）/root/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/torchvision/models/detection/roi_heads.py:607

?

5、模型代碼可以具體閱讀：

https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/detection/mask_rcnn.py

文章：

https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Torchvision目标检测模型训练过程记录的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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