使用fasterrcnn进行训练

Fast R-CNN算法是R-CNN算法的改进版，它采用了一种新的网络结构，称为Region Proposal Network（RPN），从而实现了端到端的训练。Fast R-CNN算法的训练分为两个阶段：

1.对于每张训练图片，先通过RPN生成若干个候选区域（通常是2000个左右）。

2.将这些候选区域送入Fast R-CNN网络中，进行目标检测和分类，同时计算损失函数。

下面是使用Fast R-CNN进行训练的基本流程：

1.准备训练数据集，包括图片和标注文件。

2.使用预训练的卷积神经网络（如VGG、ResNet等）对图片进行特征提取。

3.训练RPN网络，使其能够生成高质量的候选区域。

4.训练Fast R-CNN网络，使其能够进行目标检测和分类。

5.调整模型参数，以达到最佳的性能。

6.在测试集上评估模型性能，进行模型优化。

需要注意的是，Fast R-CNN算法的训练需要大量的计算资源和时间，因此建议使用GPU进行训练。此外，还需要对数据进行预处理，包括图片缩放、裁剪、归一化等操作，以便于网络的训练。