cascade rcnn 训练自己的数据——（二）注意点

写在题前：首先要看懂文件夹是什么意思，15s代表这有15个anchor（train.prototxt中最开始就是）800代表这short_size

1.在train.prototxt中还可以加一下的参数，默认只有short 和 long size，但是长短边也好，resize_ratio也好，必须是32的倍数。

  把所有的81改成2（我这里是汽车检测，所以是2）

  把img_width和img_height全部变成你的short_size

2.记得在deploy.prototxt中也要做相对与train的修改

3.在做检测的时候，检测代码在另一个博客当中。记得也要修改short_size 和 long_size.

4.因为cascade训练第一步需要找iou>0.5的，如果你的目标太小，可能需要考虑增加anchor。【下图中前三个是我加的】

再对下面的层做相应修改就ok了。

detection_data_param、label_fpn2、rpn_fpn2_loss、rpn_fpn2_accuracy、proposals_fpn2

rpn_fpn2_cls、rpn_fpn2_bbox【后两个需要注意】