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Caffe下faster rcnn的残差网络resnet的配置，包含prototxt、train、test等文件。

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

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从py-faster-rcnn修改，在windows下添加了需要的fast RCNN层，已经生成pycaffe，供python版本的faster RCNN调用。这里增加了gpu版本。安装了python3，以及依赖包，下载caffemodel就可以运行。 cpu版本 http://download.csdn.net/download/wanggao_1990/10180233

使用matlab进行目标检测，基于FasterRCNN 前置网络结构是一个简单的CNN哈

将tensorflow版本的faster rcnn提供的demo改写成C++，其中把ckpt格式的模型转换为pb模型，然后使用C++版本的tensorflow进行目标识别，此为编译好的cpu版本，可直接使用，使用方式以放在压缩包中，里面也有测试数据，以及测试的结果数据。

数据集1000+张图片，包含五种水果，图片均已经通过ImageNet标定结束。