1.我从coco数据集提取了12个类，数据集制作好了
2.更改了configs中fasterrcnn的类别数
，更改了coco.py里的
和mmdet\core\evaluation\class_names.py中的
3.重新编译
4.执行命令 python .\tools\train.py .\configs\faster_rcnn\faster_rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
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摘要 最近的研究表明，良好的特征嵌入是获得良好的学习性能的关键。我们观察到具有不同交并比(IoU)分数的目标候选框类似于对比方法中使用的图像内增强。 我们利用这种类比，并结合监督对比学习，以实现更稳健
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 【个人学习笔记记录，如有错误，请指正！】 一、锚框 理解锚框之前，我们需
两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
1. 引言 最近整理了YOLO系列相关论文阅读笔记,发现仅仅靠阅读论文还是有很多内容一知半解,吃得不是很透彻. 尽管网络上有很多博客都在讲解,但是很多实现细节细究起来还是有些困难. 俗话说的好: Talk is cheap. Show me
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