Faster-RCNN-TensorFlow-Python3
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 把经典的目标检测算法 Faster R-CNN 完整迁移到了 TensorFlow，并专门适配了 Windows 与 Linux 下的 Python 3.5/3.6/3.7 环境。它解决了旧版代码只支持 Python 2、在 Windows 上编译困难、依赖混乱等痛点，让研究者和开发者可以“一键”训练或测试自己的检测模型。
如果你正在做目标检测、实例分割或需要在自己的数据集上快速验证想法，这套代码会省去大量配置时间：只需装好 TensorFlow（GPU 版更佳），按 README 四步走完编译与数据准备，就能直接运行 train.py 开始训练。仓库已内置 COCO 与 Pascal VOC 数据接口，并提供 VGG16 等预训练权重，方便迁移学习。
亮点在于：跨平台支持完善、代码结构清晰、文档步骤详尽，既适合刚入门的研究生快速跑通实验，也方便资深工程师在此基础上二次开发。
使用场景
某市交通管理局的 AI 小组需要在 2 周内上线一套“占道施工智能巡检系统”，用于自动识别道路监控视频中的施工围栏、工程车辆和锥桶，以实时预警违规占道。
没有 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 时
- 小组成员先用 OpenCV 写传统图像处理脚本，手工调阈值检测锥桶，准确率仅 60%，雨天和夜间直接失效
- 为了兼容单位老旧 Windows 服务器，只能跑 CPU 版 YOLOv3，单帧推理 3.2 秒，实时性无从谈起
- Python 2.7 与 TensorFlow 1.13 冲突频发，每次重装环境都要折腾两天，进度被严重拖慢
- 训练数据需转成 Pascal VOC 格式，脚本又只支持 Python 2，标注团队每天加班手工改 XML
- 最终模型在 Linux 上训练好，却无法在 Windows 生产环境加载，被迫重写数据读取层，项目延期 1 周
使用 Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 后
- 直接调用预训练 VGG16 权重，微调 2 小时后在测试集上 mAP 达到 87%，雨夜场景也能稳定识别
- 官方已适配 Python 3.7 与 TensorFlow 1.15，GPU 版在 1080Ti 上单帧 120 ms，轻松满足 8 路视频实时流
- Windows/Linux 同一套代码，conda 一条命令装好依赖，新人上手 30 分钟就能跑通 demo
- 内置 COCO API 与 VOC 转换脚本，标注组一键生成训练集，节省 70% 人力
- 训练出的 checkpoint 直接拷贝到 Windows 服务器，无需改一行代码即可上线，项目按期交付
Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 让交通 AI 小组在两周内完成从数据到部署的全流程，真正实现了“今天训练、明天上线”。
运行环境要求
- Linux
- Windows
- GPU 非必需，但强烈建议使用 NVIDIA GPU 并安装 TensorFlow GPU 版
- CUDA 版本需与 TensorFlow 版本匹配（未给出具体版本号）
未说明
快速开始
tf-faster-rcnn
基于 Python 3 的 Windows 和 Linux 平台 TensorFlow Faster R-CNN
这是用于在 Windows 和 Linux 上编译 Faster R-CNN 的分支。其灵感主要来源于 这里 和 这里 的优秀工作。
目前，该仓库支持 Python 3.5、3.6 和 3.7。感谢 @morpheusthewhite。
如何使用此分支
安装 TensorFlow，最好选择 GPU 版本。请按照 安装说明 进行操作。如果您未安装 GPU 版本，则需注释掉代码中的所有 GPU 调用，并将其替换为相应的 CPU 实现。
检出此分支。
通过运行以下命令安装 Python 包（cython、python-opencv、easydict）：
pip install -r requirements.txt
（如果您使用的是conda等环境管理工具，请遵循其相关说明。）进入 ./data/coco/PythonAPI 目录，执行：
python setup.py build_ext --inplacepython setup.py build_ext install
然后进入 ./lib/utils 目录，执行：python setup.py build_ext --inplace按照 这些说明 下载 PyCoco 数据集。如果您能贡献一个批量脚本以自动下载和提取数据，我将不胜感激。最终的目录结构应如下所示：
data\VOCDevkit2007\VOC2007从 这里 下载预训练的 VGG16 模型，并将其放置于
data\imagenet_weights\vgg16.ckpt。其余模型请参考 这里。运行 train.py。
如发现任何问题，请及时告知我。
常见问题
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