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py-faster-rcnn测试用得着的模型, 原来下载此模型文件的dropbox因为被伟大的墙挡了国内下载不了,看到有的人在这里居然把这个faster-rcnn-models设置成几十积分才能下载一
可以打开视频文件或读取摄像头，通过训练好的RCNN进行金鱼的检测以及追踪。同时也可以自己训练需要检测追踪的物体。需要matlab2017以上版本。
装caffe时替换掉原来的文件再编译，针对fasterrcnn的，根据各路教程改得，自己装过两次了。应该没问题
绘制fasterrcnnend-to-end训练方式的loss曲线，总的loss图，和4部分bboxloss/clsloss/rpnclsloss/rpnboxloss
faster_rcnn_models下载链接。
/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn中的文件，这是我的配置，仅供参考。
快速R-CNN的简单快速实现 1.简介 [更新:]我将代码进一步简化为pytorch 1.5,torchvision 0.6,并用来自torchvision的ops roipool和nms替换了自定义
采用深度学习方法,利用网络爬取、实地拍摄两种方式获取数据,并构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural networks)的金丝猴优化检测模型
为改善一阶段目标检测算法检测精度较差的缺陷，提出一种基于SSD的高效多目标定位检测算法FSD。该算法主要从两个方面对一阶段目标检测算法进行改进：设计了一个更高效的密集残差网络，即R-DenseNet，
基于改进K-Means算法的入侵检测方法，王倩，，近年来数据挖掘技术在入侵检测领域的应用越来越多，K-Means算法是聚类算法中一种高效的划分算法，应用广泛，但是基于K-Means聚类算法�
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