faster-rcnn+resnet50预训练权重

### 下载Faster R-CNN与ResNet50结合的预训练模型权重

对于希望获取Faster R-CNN结合ResNet50作为骨干网络(pre-trained backbone)的预训练模型权重，通常可以从官方或社区维护的良好资源库中找到。例如，在TensorFlow Object Detection API和PyTorch中的torchvision模块都提供了这样的便利。

#### 使用TensorFlow下载预训练模型

在TensorFlow中，可以通过Model Zoo轻松访问这些预训练模型：

wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.tar.gz
tar -xzvf faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.tar.gz

此命令会下载并解压一个基于COCO数据集训练过的Faster R-CNN with ResNet50模型[^1]。

#### PyTorch下的解决方案

而在PyTorch环境中，则可以直接利用`torch.hub`来加载预训练好的模型实例：

import torchvision.models as models

model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True, progress=True)
model.eval()

上述Python代码片段展示了如何简便地从torchvision库中加载带有FPN（Feature Pyramid Network）结构增强版的Faster R-CNN ResNet-50模型，并将其设置为评估模式以便于推断操作[^2]。

值得注意的是，当提到具体硬件性能时，如配备特定显卡型号的工作站上的表现情况，这往往取决于具体的实验环境配置和个人测试结果，因此可能不具备普遍适用性[^3]。