前排板凳瓜子
使用PyTorch构建FasterRCNN进行目标检测，准确率10.36%
Batch大小为1，循环次数为1次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为10.36。
Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 10.36 。
17:08:37Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 10.36 。
17:04:34Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
16:59:00Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
23:37:13Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
23:58:11Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
23:30:52Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
03:19:42Batch Size 数据为 1 ，Epoch循环次数为 1 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 7.45 。
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