pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 逻辑概述
记录神经网络学习过程,我的代码主要参照官方案例：pytorh
有兴趣可以看一下
前提：工欲善其事必先利其器
- 工具
- 环境(我的环境配置文件 requirements.txt 已上传到 gitee 供大家参考)
- 代码
- 数据
网上案例很多，环境搭建不再赘述，代码和数据我会上传到gitee
工具看个人喜好，vscode轻便，pycharm 功能好,新手推荐pycharm
源码：https://gitee.com/laomaogu/fasterrcnn_resnet50_fpn_study
接下来正式进入学习环节
一、逻辑概述
对于一个完全陌生的技术点
我一贯的作风是，先搞清楚大概的运行逻辑
细枝末节先不管，这样才能摸清主干的脉络
等到大概搞清楚啥意思了，再逐一深入探讨
毕竟 , 重在 应用 ！
今天先看看最粗的一个枝干
够不够简单粗暴，总共就两个东西
1 模型训练
1) 训练数据
正式讲解之前，我们先看一个小故事
厂里生产的水杯最近质量严重下降，导致很多客户投诉
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老板想找个人，守在产线出口，监督生产
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招个人干他不放心，这可关乎到厂子生产的质量的问题
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左思右想，叫来了自家大侄子
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老板拉着大侄子，到一堆水杯面前，
跟他说：“你看，这个漏水，不行。 这个掉漆，不行。这个可以，里外干净光滑。。。。。”
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“以后，质量大关，我可就交给你了，好好干，副厂长的位置给你留着”
言归正传，
为啥要训练模型？
本质上就和上边老板对大侄子说的话一样，
要让大侄子明白，哪个是良品，哪个是不良品。
那数据是啥？
显而易见，那堆杯子就是数据，
而且要有好的和不良的杯子做对比， 有了参照，大侄子就明白了
反应到神经网络里，就是以下的过程：
这个权重文件，就是一个“判断标准”
模型和网络结构就像大侄子，而训练出来的权重文件就像大侄子的判断标准
至于这个判断标准效果怎么样，只有推理预测一下，才能知道
2) 网络结构
本代码用的结构如标题所述：fasterrcnn-resnet50-fpn
网络结构先不讲，这部分，我们只要知道不同的网络结构的特性及应用方向就OK了
（当然，主要是太深的我也不懂。。。。）
2 推理识别
上面说了
大侄子就是模型，大侄子判断标准就是训练得到的权重文件 .pth.
但是代码不像人
能完成很多高级指令
所以有些过程需要通过代码体现：
