Object Detection的PyTorch教程：固态硬盘

这是对象检测的教程。 这是我正在编写的第三篇，是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch的基本知识，即卷积神经网络。 如果您是PyTorch的新手，请先阅读PyTorch的和 。 问题，建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日：添加了两个新教程的工作代码-和 内容 客观的 建立可以检测和定位图像中特定对象的模型。 我们将实现Single Shot Multibox Detector（SSD） ，这是一种流行，功能强大且特别灵活的网络，可完成此任务。 作者的原始实现可以在此处找到。 以下是一些在训练过程中看不到的图像中的物体检测示例– 本教程的末尾还有更多示例。 概念 目标检测。 h。 单发检测。 较早的对象检测体系结构包括两个不同的阶段：执行对象定位的区域提议网