PyTorch实现Fast-RCNN目标检测模型 上传者：preposition_78139 2023-04-25 18:47:45上传 RAR文件 509.47MB 热度 14次 使用coco数据集为例详细介绍Fast-RCNN模型训练过程，包括候选框筛选、骨干网络模型设计、损失函数设置、模型训练等步骤。通过IOU计算将候选框分类为正样本和负样本，利用ROIPooling方法将建议框映射到输出特征层，并使用交叉熵损失和回归损失进行训练。建议框最终输出分类和标注回归。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 码姐姐匿名网友 2025-01-15 02:20:16 这个项目的复现流程清晰简明，能够帮助新手快速入门。 码姐姐匿名网友 2025-01-14 23:03:20 这个项目的代码规范良好，易于维护和扩展。 发表评论 preposition_78139 资源：11 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
这个项目的复现流程清晰简明，能够帮助新手快速入门。
这个项目的代码规范良好，易于维护和扩展。