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faster-rcnn-pytorch-master源码及详尽教程下载，轻松上手运行

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简介：
本项目提供Faster R-CNN模型在PyTorch框架下的完整源代码和详细使用教程，旨在帮助用户快速掌握并应用该目标检测算法。 训练所需的voc_weights_resnet.pth或voc_weights_vgg.pth以及主干网络权重可以在百度云下载。 - voc_weights_resnet.pth用于以resnet为主干特征提取网络； - voc_weights_vgg.pth用于以vgg为主干特征提取网络。 VOC数据集的下载地址已提供，其中包含了训练集、测试集和验证集（与测试集相同），无需再次划分： ### 训练步骤 1. **准备数据集** 本段落使用VOC格式进行训练，在开始前需先下载并解压好VOC07+12的数据集，并将其放置在根目录中。 2. **处理数据集** 修改voc_annotation.py文件中的annotation_mode为2，运行该脚本以生成位于根目录下的两个txt文件：2007_train.txt和2007_val.txt。 3. **启动网络训练** train.py默认参数适用于VOC数据集的训练，直接执行此命令即可开始。 4. **预测结果** 需要使用到frcnn.py与predict.predict.py这两个文件。

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  • faster-rcnn-pytorch-master源码及详尽教程下载，轻松上手运行
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