技术标签： faster rcnn
最近我在做目标检测比赛，因为是小比赛并且对模型和训练时间有限制，所以我懒得在GitHub上下载faster-rcnn项目自己安装，调试，debug。有一说一，我确实在GitHub上下载了几个开源项目，但是它们太大了，我无从下手。
GitHub上开源项目基本上都是默认你是Linux系统，它的一套流程都是在Linux安装实现的。原谅我没钱，与Linux无缘。
在windows上我只能Download ZIP，然后就出现了开头那一幕。
Kaggle上有免费的云服务器可以跑程序，训模型。从三天前接触到kaggle，到今天点开大神的notebook好像发现了新大陆。
大神的代码如下
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)直接调出模型，在创建数据集之后可以用模型直接训练数据。与上文中提到的巨型项目的差距挺大，但我现在还不明白这是为什么，两极分化？可能大项目是面向应用的吧。
由于调用了预训练模型，模型参数是根据预训练的数据集调整的。接下来就得自己跟数据集调整模型了。
上面大神的代码直接用了Resnet50作为backbone网络，因为这是pytorch预训练好的模型，我们只需要调整一下类别数目就行了，就是number class。
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
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