最近要使用faster-rcnn,DetNet-FPN以及Light-Head三种目标检测方案训练自己的数据集,并做一个比较。在GitHub上搜罗了一番,发现下面三个开源项目一脉相承,正合我意。期中DetNet_pytorch和pytorch-lighthead我认为都是基于faster-rcnn.pytorch这个项目改的,作者貌似是佐治亚理工的Ph.D.,确实是高手中的高高手,代码写得很流畅。我三个项目都fork了下来,做了不少的修改以适配自己的数据集(不能一天到晚玩coco、voc嘛),期中faster-rcnn.pytorch和DetNet_pytorch都成功地进行了适配并做了大量实验,唯独pytorch-lighthead死活没有搞成功。哎,暂且不管了,考虑到我自己的数据集分类数很有限,用lighthead理论上并不会有啥优势。事实上,我后面尝试了LightHead的tensorflow版本,也印证了我的想法,mAP差异甚小。 最近要使用faster-rcnn,DetNet-FPN以及Ligh