两个cpu版本的 Faster R-CNN，都是基于pytorch的。一如既往，目的还是为了学习。。。
当然是修改的别人的实现
全部改成了用 squeezeNet 1.0 做特征提取器，不保证最终效果
只要下两个东西，一个squeezeNet 1.0 的 pth 文件，一个 VOC2007 的数据集，我在Anaconda3里头跑的
作为初学者，我只想要一个摁一下 run 按钮就能跑，不要配置一堆玩意儿的版本，两个版本中 example2 比 example1 完善的多，但是学习的话建议先看 1 再看 2，两个最好都从处理数据集的部分开始看。
example1 改的 fmassa/fast_rcnn，修了下各种小bug，只有train，没有 predict 部分，anchor的4列采用的是xmin ymin xmax ymax顺序，入口在main.py
example2 改的 chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch，有 predict 部分，删了cupy部分，删了visdom部分，删了计算mAP的部分，删了cuda版的 nms 和 roipooling，全部用example1里头的 nms 和 roipooling替代，删了使用 caffe 预训练模型的部分，修改参数只能在utils/config.py里做，anchor的4列采用的是ymin xmin ymax xmax的顺序，入口在train.py
Have fun!