GTS NX网格文件（FPN）导入到Flac3D 6.0接口软件

更快的RCNN-pytorch FasterRCNN在VGG，ResNet和FPN基础中实现。 参考： rbg的FasterRCNN代码： : 模型表现 在VOC2017上进行培训在VOC2017上进行测试 骨干 地图 VGG16 0.7061 ResNet101 0.754 训练模型 1.运行前，您需要： 光盘./lib 在make.sh和setup.py中更改gpu_id。 具体来说，您需要在make.sh的第5、12和19行以及setup.py的第143行中修改参数设置，其中包含关键字“ -arch =”取决于您的gpu模型。（选择适当的体系结构，见下表） sh make.sh GPU型号 建筑学 TitanX（麦克斯韦/帕斯卡） sm_52 GTX 960M sm_50 GTX 108（钛） sm_61 网格K520（AWS g2.2xlarge

用于目标检测的特征金字塔网络 注意 基于FPN的。 支持多GPU培训！ 抽象 这是的的张量流重新实现。 该项目基于 ，由和完成。 对VOC 2007进行培训，对VOC 2007进行测试（PS。该项目还支持可可培训。） 比较方式 use_voc2007_metric 楷模 地图 羊 马 自行车 瓶子 牛 沙发 总线 狗 猫 人 培养 餐桌 飞机 汽车 盆栽 电视监视器 椅子 鸟 船 摩托车 resnet50_v1 73.09 72.11 85.63 77.74 55.82 81.19 67.34 82.44 85.66 87.34 77.49 79.13 62.6

该文件是对FPN源码进行简单修改，便于在Windows平台下训练自己的数据集，并进行检测。文件包含完成项目，可以直接运行inference.py。

计算机视觉与深度学习 | 目标检测综述（RCNN、RPN、YOLOv1 v2 v3、FPN、Mask RCNN、SSD代码类）-附件资源

PythonTensorflow-ObjectDetection-SSD_resnet50_v1_fpn 使用ssd_resnet50_v1_fpn模型训练血液图像 细节 Tensorflow：2.2 训练时间：6小时 训练步骤：58600 批量大小：16 培训类型：检测 类：3 火车数据号：267 测试数据号：97 标签：xml-> csv-> train.record和test.record 型号： : 数据集： : 结果（测试数据集，左：预测，右：groundtruth）

FPN.pdf Feature Pyramid Networks

在特征金字塔网络(FPN)的Pytorch实现

自己精心整理的目标检测系列视频讲解mp4,从RCNN>FastRCNN>FasterRCNN>FPN>MaskRCNN,华文讲解,很详细! 01懒人学RCNN.mp4 02懒人学FastRCNN.mp4 03懒人讲FasterRCNN之简介.mp4 04懒人学FasterRCNN之融合.mp4 05懒人讲FasterRCNN之RPN.mp4 06懒人讲FPN之引言.mp4 07懒人讲FPN之深入浅出FPN.mp4 08懒人讲FPN之FasterRCNN实践.mp4 09懒人学MaskRCNN之介绍.mp4 10懒人学MaskRCNN之RoIAlign.mp4 11懒人学MaskRCNN之画龙点睛.mp4 12懒人学MaskRCNN之Architecture.mp4 13懒人学MaskRCNN之Architecture&画龙点睛.mp4 14懒人学Focal Loss.mp4