Python 比COCO类多的预训练目标检测模型

对于一个项目，我需要有一个探测器，可以检测许多不同的对象。对于这一点，90节可可课是不够的，因为我希望能看到更多。
例如，我已经看到imagenet有更多的类，但是我找不到经过训练可以检测imagenet类的模型。
我正在用python编程，我希望避免重新训练网络来检测更多的类。
我查看了pytorch vision和其他两个存储库，但什么也没找到。
提前谢谢

编辑：我现在找到了一个好的，LVIS数据集有1200个检测类，并且正在使用coco的图像（他们重新命名了它们）。facebookai的detectron2有很好的模型。 不过，我认为它只适用于cuda环境（我没有GPU:（）

检查更多的模型/数据集）

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')

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不幸的是，ImageNet没有为此贴上标签。 现成的，您可以尝试使用。有在OpenImages数据集上训练的模型，该数据集有600个类

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你可以直接使用它们进行推理，或者如果你愿意，可以重新训练它们。

谢谢你的回答@Alex Rancea，但如果我没有错，这是一个分类模型，我需要的是一个用于对象检测的模型（即我想要一个绘制边界框的模型，而不是用于分类图像的模型）我的错。你可以使用Yolov3并转到预训练模型（暗色53）。使用此处显示的步骤。嗯，谢谢，尽管这不是我想要的。首先是因为我在windows上工作，所以这个版本使用起来有点烦人，第二是因为我想要一些更容易集成到python脚本中的东西，最后是因为我需要一些合法且免费的东西，最好也是用于商业用途ge和这一个似乎很可疑，但我感谢你的帮助谢谢。我还发现了另一个来自LVIS数据集上detectron2的