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这不仅仅是一个使用PyTorch和FasterRCNN来做目标检测的教程
Batch大小为32，循环次数为10次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为25.33。
得分记录
2020-02-14
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 20.32 。
17:20:56Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 20.6 。
05:13:11Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 27.16 。
17:48:182020-02-11
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 25.33 。
07:17:18Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 10 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 0.55 。
01:54:07