文件名称：pytorch-faster-rcnn：pytorch1.0已更新。 支持CPU测试和演示。 （使用detectron2，这是一个杰作）
文件大小：6.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 22:51:51
JupyterNotebook
公告（2019.11.2） 此仓库是两年前建立的，当时还没有可以实现合理性能的pytorch检测实现。 目前，有许多更好的存储库，例如： （这是一个杰作。） 因此，将不会积极维护此仓库。 重要通知： 如果您在2017年9月26日之前使用master分支及其相应的预训练模型，请注意：现在，旧的master分支位于old_master下，您仍然可以运行代码并下载预训练的模型，但是该旧master的预训练模型与当前的主站不兼容！ 新老master分支之间的主要区别在于这两个提交： ， 更改与该； master现在匹配中的所有细节，因此我们现在可以将预训练的tf模型转换为pytorch模型。 pytorch-faster-rcnn 基于Chenxinlei Chen的的pyrc的快速RCNN检测框架。 Chen Xinlei Chen的存储库基于提供的更快RCNN的python Ca
【文件预览】：
pytorch-faster-rcnn-master
----docker()
--------Dockerfile.cuda-7.5(1KB)
--------Dockerfile.cuda-8.0(1KB)
----experiments()
--------logs()
--------scripts()
--------cfgs()
----lib()
--------utils()
--------model()
--------layer_utils()
--------roi_data_layer()
--------datasets()
--------nets()
----LICENSE(1KB)
----tools()
--------test_net.py(4KB)
--------trainval_net.py(5KB)
--------convert_from_tensorflow.py(3KB)
--------demo.ipynb(6.94MB)
--------demo.py(5KB)
--------demo_all_bboxes.py(5KB)
--------reval.py(2KB)
--------convert_from_tensorflow_vgg.py(3KB)
--------convert_from_tensorflow_mobile.py(3KB)
--------_init_paths.py(324B)
----README.md(20KB)
----data()
--------imgs()
--------scripts()
--------demo()
--------.gitignore(64B)
----.gitignore(156B)