1. 首页
  2. 文章中心
  3. PyTorch

PyTorch 实现经典模型6：RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)

83 阅读 0 评论
我是靠谱客的博主 现实蜡烛，这篇文章主要介绍PyTorch 实现经典模型6：RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)，现在分享给大家，希望可以做个参考。

RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)

适用范围

图像分类(Image classification)
目标检测(Object detection)

网络结构

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

代码

Ref

  1. R-CNN论文详解（论文翻译）
  2. 目标检测——Faster R-CNN 详解、Pytorch搭建、训练自己的数据集

最后

以上就是现实蜡烛最近收集整理的关于PyTorch 实现经典模型6：RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)的全部内容，更多相关PyTorch内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
点赞(55)

相关文章

python 调用海康sdk,Python下Opencv尝试调用海康GIGE工业相机
python 调用海康sdk,Python下Opencv尝试调用海康GIGE工业相机
Image.fromarray的用法（实现array到image的转换）
Image.fromarray的用法（实现array到image的转换）
numpy数据行列的基本操作
numpy数据行列的基本操作
基于PyTorch和Fast RCNN快速实现目标识别
基于PyTorch和Fast RCNN快速实现目标识别
PyTorch 实现经典模型6：RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)
PyTorch 实现经典模型6：RCNN (Fast RCNN, Faster RCNN)
pytorch目标检测篇：1. R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN理论合集前言1. R-CNN（Region with CNN feature）2. Fast R-CNN3. Faster R-CNN总结
pytorch目标检测篇：1. R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN理论合集前言1. R-CNN（Region with CNN feature）2. Fast R-CNN3. Faster R-CNN总结
从零开始配置yolov3(keras)训练测试自己的数据1 创建yolo环境2 安装依赖3 制作数据集4 修改配置文件5 开始训练6 测试模型
从零开始配置yolov3(keras)训练测试自己的数据1 创建yolo环境2 安装依赖3 制作数据集4 修改配置文件5 开始训练6 测试模型
keras-yolov3训练及测试详解
keras-yolov3训练及测试详解

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部