faster-rcnn 训练自己的数据集_faster rcnn训练自己的数据集-程序员宅基地

本博客主要讲述faster-rcnn训练自己的数据集（数据集为VOC格式）。(该专题以操作为主）

Faster R-CNN是在fast rcnn算法的基础上修改。该算法由两个主要的模块组成，如下图所示，第一个模块是用于提取候选框的全卷积网络(RPN)，第二个模块是基于候选框的Fast R-CNN目标检测器。整个检测过程通过一个网络完成。Faster R-CNN使用了所谓的关注(attention)机制，RPN模块告诉Faster R-CNN需要关注哪里。

这篇文档主要讲述怎样用faster rcnn算法来实现对自己数据集的训练步骤，以及一些可能遇到问题的解决方案。

源码采用开源代码，链接如下：

GitHub - bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch: 这是一个faster-rcnn的pytorch实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。这是一个faster-rcnn的pytorch实现的库，可以利用voc数据集格式的数据进行训练。. Contribute to bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch development by creating

本文链接：https://blog.csdn.net/reset2021/article/details/125818153

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