Faster-RCNN物体检测---（2）网络的多输入多输出

已于 2022-02-17 10:53:03 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： Fater RCNN 网络的多输入多输出
于 2019-07-23 21:07:59 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43211132/article/details/96971269
本文详细介绍了Faster-RCNN物体检测中如何实现网络的多输入多输出，包括搭建步骤、任务说明和关键要点。在训练过程中，网络通过pred进行预测，与True样本对比计算损失。同时，文章提到了yield惰性生成器在多输入多输出中的应用。

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

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核心流程：

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多输入多输出的练习网络搭建步骤：

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多输入多输出的练习任务

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pred：是网络在学习中的预测，不是训练后的。
Ture：样本
二者为了算loss

多输入多输出的要点：

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yield惰性生成器：
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打印可视化模块：

from keras.utils.vis_utils import plot_model
plot_model(model
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