Keras 搭建自己的Faster-RCNN目标检测平台（Bubbliiiing 深度学习 教程）
FasterRCNN是Two-Stage目标检测算法的杰出代表，其蕴含的思想在如今许多网络中都得以体现。
与SSD、YOLOV3这些One-Stage目标检测算法相比，它有一点复杂，但是检测效果很好。一起来学习一下吧！
源码地址：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-keras
博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104451667
希望自己可以成为一个果断且坚决的人！
视频选集
（1/17）
科普：什么是Faster-RCNN目标检测算法
02:36
Tensorflow-GPU环境配置
12:58
Faster-RCNN整体结构介绍
09:56
Resnet50-主干特征提取网络介绍
08:18
RPN-建议框网络构建
04:08
Anchors-先验框详解
11:18
Decode-利用先验框解码获得建议框
08:39
ROI-Pooling层详解-利用建议框截取公用特征层
05:33
Classifier-利用局部公用特征层进行回归预测与分类预测
06:52
Decode2-建议框解码获得最终预测框
12:51
Dataset-（训练必看）数据集格式详解
04:57
Dataset2-（训练必看）数据集制作
04:05
Parameter-（训练必看）训练参数解析
06:45
Train-训练VOC数据集
05:27
Train2-（训练必看）训练自己的数据集
08:20
Predict2-（训练必看）利用训练好的模型进行预测
05:14
Eval-评价指标map的计算
13:07
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