利用PyQt5为目标检测Faster-rcnn-Pytorch添加GUI界面（二）

五．复现代码过程 由于官网上的程序是在Liunx系统上的实现，我们要在windows系统需要改一下程序。 1.安装软件：Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64，pycharm-professional-2019.3.2，qt-opensource-windows-x86-5.12.0 安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1BhGMsln6ZIGkw-XHp0yFdA 提取码：9yjx 2.安装GPU加速器:Cuda10.0+Cudnn7.4.2 安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1eS5D6NV2jddcjj5tvai 在本教程中，我们将探讨如何在Windows环境下利用PyQt5为Faster R-CNN PyTorch目标检测模型添加GUI界面。Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测框架，它结合了区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN），在图像识别和对象定位上表现出色。PyQt5则是一个强大的Python GUI库，允许我们创建用户友好的图形界面。 我们需要安装必要的软件。包括Anaconda、PyCharm专业版、Qt开发包以及GPU加速器Cuda和Cudnn。确保下载并安装与操作系统兼容的版本，例如对于Windows系统，可以使用提供的链接下载Anaconda3、PyCharm和Qt安装包。Cuda和Cudnn是用于GPU加速的工具，对于深度学习计算至关重要。 接下来，安装PyTorch 1.1.0。这通常通过Anaconda的命令行进行，首先添加清华大学的镜像源，然后创建一个名为`pytorch`的虚拟环境，并在其中安装指定版本的PyTorch和相关依赖。在安装PyTorch时，还需要包含对应的cuda版本，这里是cudatoolkit=10.0。 安装PyQt5及相关工具，包括SIP、PyQt5和Qt Designer。SIP是Python绑定生成器，用于创建Python对C或C++库的接口，而PyQt5是Python与Qt库的接口。Qt Designer则是一个用于设计GUI界面的可视化工具，生成UI文件。此外，还需要安装PyUIC，它将UI文件转换为Python代码，使得可以在Python环境中运行。 配置PyCharm以使用新安装的环境。创建一个名为`faster-rcnn`的新项目，设置项目解释器为`pytorch`虚拟环境中的Python 3.6。同时，为PyCharm添加外部工具，如Qt Designer和PyUIC，以便设计GUI并转换UI文件。 接着，从GitHub官方仓库下载源码，并将其解压缩到PyCharm的项目目录下。这些源码包含了实现Faster R-CNN的代码和与GUI相关的脚本。 下载预训练模型，这些模型是Faster R-CNN训练好的权重文件，用于直接应用到目标检测任务中。将模型文件保存到源码文件夹内的`checkpoint`目录。 总结来说，本教程涵盖了在Windows上搭建Faster R-CNN PyTorch目标检测系统，并利用PyQt5构建GUI界面的全过程。主要步骤包括环境搭建、软件安装、PyTorch环境配置、PyQt5工具的使用、源码和预训练模型的获取。完成这些步骤后，开发者就可以通过GUI界面交互式地进行目标检测任务，极大地提高了工作效率和用户体验。