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基于PyTorch 1.0的Faster-RCNN，使用vgg16-caffe.pth和resnet101-caffe.pth

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简介：
本项目采用PyTorch 1.0实现Faster R-CNN算法，预训练模型包括VGG16与ResNet101，权重基于Caffe框架。适合物体检测任务研究。 Faster-RCNN 使用 PyTorch 1.0 版本，在文件夹 data/pretrained_model 中包含 vgg16_caffe.pth 和 resnet101_caffe.pth 模型。

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  • 基于PyTorch 1.0的Faster-RCNN，使用vgg16-caffe.pth和resnet101-caffe.pth
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    本项目采用PyTorch 1.0实现Faster R-CNN算法，预训练模型包括VGG16与ResNet101，权重基于Caffe框架。适合物体检测任务研究。 Faster-RCNN 使用 PyTorch 1.0 版本，在文件夹 data/pretrained_model 中包含 vgg16_caffe.pth 和 resnet101_caffe.pth 模型。
     
  • PyTorch-Faster-RCNN: PyTorch上的Faster RCNN实现
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    简介：PyTorch-Faster-RCNN是一款基于PyTorch框架的高质量代码库，提供了Faster R-CNN模型的实现。它为计算机视觉任务中的目标检测研究和应用提供了一个强大的工具。 PyTorch-Faster-RCNN是基于Pytorch的Faster R-CNN实现。
     
  • resnet50-caffe.pth模型权重文件
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    resnet50-caffe.pth 是一个预训练的深度学习模型权重文件，基于ResNet50架构，适用于多种图像识别任务，兼容Caffe框架。 ResNet-50在ImageNet数据集上的Caffe预训练模型可以用于分类和目标检测等任务。
     
  • Faster-RCNN目标检测模型的Pytorch实现
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    本项目基于PyTorch框架实现了经典的目标检测算法Faster R-CNN，适用于物体识别与定位任务，具有高效性和准确性。 Faster R-CNN（快速基于区域的卷积神经网络）是一种广泛使用的目标检测框架，由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun在2015年提出。它具有里程碑意义地将区域建议网络（RPN）与卷积神经网络结合在一起，实现了端到端的检测流程，并显著提升了目标检测的速度和精度。 以下是Faster R-CNN的一些关键特性： - 端到端训练：Faster R-CNN是首个实现从原始图像直接预测边界框及类别标签的目标检测模型，无需额外预处理或特征提取步骤。 - 区域建议网络（RPN）：该框架引入了RPN，这是一种滑动窗口机制，能够快速生成目标候选区域。 - 候选区域：由RPN产生的候选区域会经过ROI池化层的转换，以获得固定尺寸的特征图。这有助于对不同大小的目标进行分类和边界框回归处理。
     
  • Pytorch版的Resnet50和Resnet101
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    本项目提供了基于PyTorch框架实现的ResNet50与ResNet101模型代码，适用于图像分类任务，便于研究与应用开发。 ResNet50 和 ResNet101 的结构类似。 这两个模型的代码可以在 ipynb 文件中找到，并且可以通过 Jupyter Notebook 打开或在 PyCharm 中添加 Jupyter 插件来查看。
     
  • 我对Faster-RCNN（Pytorch）的实现：更快的速度
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    本项目基于Pytorch框架实现了Faster R-CNN模型，并进行了一系列优化以显著提升其运行速度，适用于实时目标检测任务。 进度提示（已终结） 完成README-工程代码部分：整体代码提交与测试 日期：2018年6月6日 - 完成代码提交 日期：2018年6月6日 - 完成代码测试 日期：未具体说明 完成README部分内容 日期：2018年6月7日 此程序基于Pytorch实现Faster-RCNN功能。参考的代码具有健壮性，具备齐全的功能且易于使用，但因其规模庞大而不便于阅读学习。 本代码目的在于方便理解和掌握faster-rcnn的技术细节；如需应用于实际项目，则建议采用上述提及的参考代码。 本代码在确保基础功能的前提下，对数据处理部分进行了整理，并为模型部分添加了注释。开发环境设置如下：Ubuntu16.04（i5-7500 + GTX 1070Ti） + python3.5 + Pytorch0.3.0 文件夹说明： Data： picture_data/Annotations--用于存放图片标注的xml文件，需手动添加。
     
  • Faster R-CNN with ResNet101 Backbone.zip
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    本资源提供基于ResNet101骨干网络的Faster R-CNN目标检测模型，适用于复杂图像分析任务，包含预训练权重和详细配置文件。 标题Faster R-CNN backbone - ResNet101.zip涉及的是计算机视觉领域的一个关键算法——Faster R-CNN（快速区域卷积神经网络），它使用ResNet101作为其基础特征提取网络。该模型由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun在2015年提出，旨在解决R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）和Fast R-CNN的效率问题。 Faster R-CNN通过引入一个名为区域提议网络（Region Proposal Network，RPN）的模块，将目标检测过程整合到一个端到端的框架中。这极大地提高了检测速度，同时保持了较高的精度。在目标检测任务中，网络需要识别并定位图像中的物体。 ResNet101是微软研究院开发的一种深度残差网络（Residual Network），由Kaiming He等人提出。这个模型解决了深度神经网络训练时的梯度消失问题，使得网络可以达到非常深的层次（101层）。通过引入残差块（Residual Block）结构，ResNet101能够有效地学习并传递信息，即使在网络很深的时候也能保持性能。 在Faster R-CNN中，ResNet101被用作backbone，负责提取图像的高级特征。这些特征随后被RPN用于生成潜在的目标区域提议，并进一步送入分类和回归网络进行物体识别和定位。预训练的ResNet101模型权重可以用来初始化Faster R-CNN，以加速训练过程并提高最终模型性能。 在实际应用中，使用预训练的ResNet101权重进行迁移学习可以帮助Faster R-CNN更快地收敛，并提供更好的特征表示，从而提升目标检测准确性。总结来说，这个压缩包文件包含了用于构建和优化目标检测系统的ResNet101预训练权重，特别是在处理大量图像数据的任务中可以大大提升模型的效率和最终效果。
     
  • FasterRCNN: Faster RCNN的基础实现
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    本项目基于深度学习框架实现了经典的Faster R-CNN目标检测算法，适用于多种图像识别任务。 Faster R-CNN的基本实现主要涉及几个关键步骤：首先建立一个基于区域建议网络（RPN）的候选框生成机制；然后在这些候选框上应用快速卷积神经网络进行目标分类与边界回归，从而提高检测效率和精度。这种方法结合了CNN的强大特征提取能力和Selective Search等传统方法的优势，大幅提升了物体检测的速度和准确性。
     
  • 使用PyQt5为Faster-rcnn-Pytorch目标检测模型增加GUI界面（二）
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    本文详细介绍如何利用Python的PyQt5库为Faster R-CNN PyTorch目标检测模型创建用户友好的图形界面，是系列教程的第二部分。 五．复现代码过程由于官网上的程序是在Linux系统上实现的，在Windows系统下需要对程序进行一些调整。 1. 安装软件：Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64，pycharm-professional-2019.3.2，qt-opensource-windows-x86-5.12.0。 2. 安装GPU加速器: Cuda 10.0 + CuDNN 7.4.2。
     
  • Faster-RCNN-TensorFlow-Python3_5-master.zip
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    Faster-RCNN-TensorFlow-Python3_5-master 是一个在Python 3.5环境下运行的TensorFlow版本的Faster R-CNN深度学习模型代码库，适用于目标检测任务。 smallcorgi/Faster-RCNN_TF 的训练checkpoint文件是搬运过来的。