pytorch实现Fast-RCNN目标检测模型的复现方法

使用pytorch对Fast-RCNN目标检测模型进行复现，具体步骤如下：利用coco2017数据集进行训练，首先使用选择搜索算法（selective-search）生成一定数量的候选框，然后计算候选框与真实标注框之间的IOU（交并比），将IOU在0.1到0.5之间的候选框视为负样本，真实标注框视为正样本。接下来，设计网络骨干模型，采用VGG19作为基础网络，并利用ROIPlooing方法将建议框映射到输出特征层。模型的输出包括一个分类分支（类别数量+背景类）和一个标注回归分支。最后，使用交叉熵损失和回归损失对网络模型进行训练。该方法可以有效实现Fast-RCNN目标检测模型的复现。