zxmyoung的博客

参考：https://www.cnblogs.com/wmlj/p/9917827.htmlPytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载model

faster-rcnn pytorch1.0.0版本源码地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38497266/article/details/97396096https://blog.youkuaiyun.com/woshicao11/article/details/82055449https://blog.youkuaiyun.com/u014696804/articl

参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/106343014源码下载https://github.com/bubbliiiing/efficientdet-pytorch把自己的数据集放到如下位置在根目录下修改voc_annotation.py运行python voc_annotation.py会生成3个带有根目录标签文件修改model_data/voc_classes.txt内容.

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98059235最近做实验，参考各位大神的教程来跑自己的数据集，整个过程做一个记录，为以后的复现做参考。所用的代码地址：https://github.com/lufficc/SSD这份代码是比较新的，比起两年前star数量最多的SSD Pytorch实现有更多的灵活度，更详细的文档，作者给出了不同的Backbone，在readme里面给出了特别详细的修改指导，对于想要自己更改网络，写自己的数据类的小伙伴，强烈安利！在此感谢原作者