在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
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R-CNN：Faster R-CNN 模型学习笔记
R-CNN 系列模型是目标检测里的经典模型，同时也是 Caffe 的经典模型，所以为了学习 Caffe 和目标检测算法的知识，通过观看论文、网上的资料以及试着用自己的数据训练一个 Faster R-CNN 后，对于 Faster R-CNN 有了初步的了解，在此把论文内容和自己的理解整理并写下来。
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R-CNN：使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 ResNet-50 模型
上次使用 Faster R-CNN 训练了一个 VGG-16 的网络，为了再提升识别的准确率，利用 ResNet 网络在同样的数据上面训练了多一次。
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R-CNN：使用自己的数据训练 Faster R-CNN 的 VGG-16 模型
学习 Faster R-CNN 模型，为了了解其中网络的结构，利用 PascalVOC 数据集，来扩展网络的类别（原来有 20 类）。过程分为：数据准备 ==> 相关文件修改 ==> 训练网络 ==> 测试
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ModelScope模型即服务
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
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