视觉深度学习迁移学习训练框架Torchvision介绍

Torchvision介绍

Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。

预训练模型使用

Torchvision从0.13版本开始预训练模型支持多源backbone设置，以图像分类的ResNet网络模型为例：

支持多个不同的数据集上不同精度的预训练模型，下载模型，转化为推理模型

对输入图像实现预处理

本地加载模型

Torchvision中支持的预训练模型当你使用的时候都会加载模型的预训练模型，然后才可以加载你自己的权重文件，如果你不想加载torchvision的预训练模型，只想从本地加载pt或者pth文件实现推理或者训练的时候，一定要通过下面的方式完成，以Faster-RCNN为例：

# Load the model from local host
num_classes = len(self.labels)
self.model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=False, progress=True,
                                                             num_classes=num_classes, pretrained_backbone=False)
self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_file))
self.model.eval()
self.transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])
# 使用GPU
train_on_gpu = torch.cuda.is_available()
if train_on_gpu:
    self.model.cuda()

就这样解锁了在torchvision框架下如何从本地加载预训练模型文件或者定义训练模型文件。

审核编辑：汤梓红