Я ищу Обнаружение объектов для пользовательского набора данных в PyTorch.
Учебное пособие здесь предоставляет фрагмент для использования предварительно обученной модели для пользовательского объекта классификация
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)
model_ft = model_ft.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Observe that all parameters are being optimized
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Decay LR by a factor of 0.1 every 7 epochs
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)
model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
num_epochs=25)
Я пытался использовать подобный метод для Обнаружение объектов с использованием более быстрой модели rcnn.
# load a model pre-trained pre-trained on COCO
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# replace the classifier with a new one, that has
# num_classes which is user-defined
num_classes = 1 # 1 class (person) + background
print(model)
model = model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# Observe that all parameters are being optimized
optimizer_ft = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Decay LR by a factor of 0.1 every 7 epochs
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)
model = train_model(model, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,num_epochs=25)
PyTorch выдает эти ошибки.Правильный ли этот подход в первую очередь?
Epoch 0/24
----------
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-69-527ca4db8e5d> in <module>()
----> 1 model = train_model(model, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,num_epochs=25)
2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torchvision/models/detection/generalized_rcnn.py in forward(self, images, targets)
43 """
44 if self.training and targets is None:
---> 45 raise ValueError("In training mode, targets should be passed")
46 original_image_sizes = [img.shape[-2:] for img in images]
47 images, targets = self.transform(images, targets)
ValueError: In training mode, targets should be passed
Есть ли способ изменить этот пример для обнаружения пользовательских объектов?https://www.learnopencv.com/faster-r-cnn-object-detection-with-pytorch/