基于Faster-RCNN的车辆、行人和交通信号目标检测算法Python代码包（含数据集、项目报告与详尽注释）.zip

简介：
本资源提供一个基于Faster-RCNN的Python代码包，专门用于检测图像中的车辆、行人及交通信号。包含训练数据集、项目报告和详细文档注释，便于学习和应用深度学习在智能交通系统中目标识别技术。 基于Faster_RCNN网络模型的车辆、行人及交通信号目标检测算法源码及相关资源 ## 环境配置： - Python版本：3.6, 3.7, 或 3.8 - Pytorch: 版本1.6或以上（注意，混合精度训练从Pytorch1.6开始支持） - pycocotools: Linux下安装命令为```pip install pycocotools```, Windows下使用```pip install pycocotools-windows```(无需额外安装vs) - 操作系统：推荐Ubuntu或Centos, 不建议在Windows上运行 - 建议使用GPU进行训练 ## 文件结构： ``` ├── backbone: 特征提取网络，可以根据个人需求选择不同的实现方式 ├── network_files: 包含Faster R-CNN网络的定义（包括Fast R-CNN和RPN模块） ├── train_utils: 训练及验证相关工具函数（包含cocotools库） └── my_dataset.py: 自定义数据集读取类，用于加载训练所需的数据 ```