steel-detect

数钢筋demo，IOU 0.7 下，AP 90.6。训练只要不到十分钟，可以非常愉快的玩耍 并且不需要任何预训练权重，完全从头训练。

文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/77034373

环境

1. 代码是在RFBNet官方代码基础上改的，非常推荐阅读和学习RFBNet的官方代码，非常简洁优雅易懂 按照RFB官方源码进行编译： https://github.com/ruinmessi/RFBNet

2. 将RFB编译好的utils里的文件夹build,nms替换数钢筋代码的utils/build,utils/nms即可

3. 新建一个文件夹SteelVOC，将钢筋数据集的VOC2007文件夹移动到SteelVOC中，例如我的就是/home/common/wangsong/SteelVOC/VOC2007

4. 修改data/config.py中的SteelVOC数据集路径VOCroot = '/home/common/wangsong/SteelVOC' 改为自己数据集对应的路径

5. 运行train_RFB

训练好的网络权重

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