本文详细指导如何使用Pytorch库在自己的数据集上训练FSSD模型，包括下载代码、数据集准备、权重调整、模型参数修改、代码适配以及训练流程。适合深度学习初学者和想扩展应用的开发者。
Pytorch基于FSSD训练自己数据集
1、下载FSSD代码：
https://github.com/dlyldxwl/fssd.pytorch
2、在data中放入自己整理好的数据集如下：
3、创建weights文件夹，并下载训练权重文件（）
4、修改data/voc0712.py文件中VOC_CLASS修改成自己的类型
5、修改FSSD——VGG.py文件中的build_net的num_class修改为自己的种类（+背景）
6、因为pytorch版本问题，把VGG中的RELU(inplace)进行修改：
RELU（inplace=True）
修改为
RELU（inplace=False）
7、选择用VOC格式，就把相关COCO内容进行注释：
在train.py文件中：
8、
在data/init.py文件中：
8、训练大功告成！!
慢慢来，你就成功了！
改代码错误不要慌，你就赢了！
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