Caffe下py-faster-rcnn使用残差网络Resnet进行训练

最新推荐文章于 2025-06-03 11:08:39 发布
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#源码 #fast-r-cnn #resnet

本文分享了如何将ResNet模型适配到FasterRCNN进行目标检测的经验，包括模型修改的具体步骤及prototxt文件配置，并提供相关资源下载链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Faster RCNN论文：http://arxiv.org/abs/1506.01497
Faster RCNN源码Github地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
ResNet论文：https://arxiv.org/abs/1512.03385
ResNet Github地址：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks

Kaiming大神15年的ResNet出来已久，但仍然是现今顶尖的网络，论文中测试的方法是他自己的Faster RCNN，Github上也给出了原始的ResNet caffe结构。
但是对于我这样的小白来说，还是不太清楚该如何取改他提供的模型去适应Faster RCNN进行目标检测，用了很长时间终于搞清楚，特上传其prototxt文件记录。

注：ResNet其他的结构按照同样的方式改就行了。

下载地址:
http://download.youkuaiyun.com/download/amanfromearth/10199664

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WYXHAHAHA123的博客
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天池——街景字符编码识别 3
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05-27 473
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mxnet框架的faster-rcnn测试resnet的demo文件（含使用说明）
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解决mxnet框架下faster rcnn中使用demo测试resnet网络时，出现框不准，漂移的问题，不想下载的话详见我的博客里面，有代码修改步骤。注意执行时要加多加一个参数--network resnet。全部命令是python demo-resnet.py --prefix model/e2e --epoch 10 --image demo.jpg --gpu 0 --network resnet 这个资源和https://download.youkuaiyun.com/download/wang_ys121/10602469是一样的，只是加个使用说明
【使用自己的数据集】ResNet50 模型准备与模型训练
最新发布
2501_92015334的博客
06-03 971
ResNet通过引入残差结构解决了深度网络的退化问题，其主要创新点包括跨层连接和残差学习。残差结构使得网络能够更轻松地学习恒等映射，解决了梯度消失和优化困难问题。该网络采用瓶颈设计降低参数数量，适用于多种计算机视觉任务。实验表明，残差连接有效提升了深层网络的性能，训练误差和测试误差均得到改善。ResNet的关键优势在于不增加计算复杂度的情况下加深网络深度，通过简化学习目标实现更好的特征提取。在Fruits-360数据集上的应用验证了该方法的有效性。
Caffe下faster-rcnn的resnet50的配置文件
12-19
Caffe下faster-rcnn的resnet50的配置文件，包括solver.prototxt，train.prototxt，test.prototxt
史上最全的ResNet网络文件(for Caffe)
12-12
整合了在Caffe框架下使用的主流ResNet网络结构文件Prototxt. 主要包括Resnet-18,34,50,101,152 的训练及测试网络结构文件;还有个solver文件用于配置参数.
fasterRCNN-resnet50
01-11
在"**fasterRCNN-resnet50**"项目中，Caffe被用来实现Faster R-CNN，并结合了ResNet的网络架构，具体为ResNet-50，这是一种深度达到50层的残差网络。 **ResNet-50**的核心是残差块（Residual Block），其创新之处...
基于Caffe的fasterRCNN残差网络resnet50配置指南
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resnet101 caffe 模型
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残差resnet网络 caffe resnet101Imagenet pre-trained模型
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【CANN训练营第三季】基于Caffe ResNet-101网络实现图片分类在昇腾310服务器的推理过程
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