一、添加centerloss层可参考github上的caffe工程：https://github.com/ydwen/caffe-face添加hpp,cpp,cu文件，以及修改caffe.proto文件重新编译。二、在mnist数据集上使用centerloss训练模型，测试效果下面训练和测试的文件都是在上面的github中。1、训练协议文件：mnist_train_test.p...

环境：win10x64 , vs2019 , pytorch1.7(虚拟环境)，python3.7 ,cuda10.1 update2背景：运行centernet demo中的DLA和DCN预训练模型效果，但是DCN需要先编译才能使用编译过程：1、下载DCNv2的github源码：https://github.com/lbin/DCNv2/tree/pytorch_1.7放在centernet的库

1、本机环境win10 64位，cuda 10.1，cudnn 7.5，pytorch 1.4.02、运行demo下载github上的代码：https://github.com/ifzhang/FairMOT以及 预训练模型，这里我下载了HRNetV2-W18网络的预训练代码，因为DLA网络用到了DCN v2，这个需要提前编译，但是我这里编译失败了，作者说编译失败可以用HRNetV...

官方给出的Faster R-CNN的代码是caffe框架下的，我对caffe不是很了解，一直用的是tensorflow环境，所以去网上找了一下用tensorflow实现的Faster R-CNN。找到了一篇博客https://www.cnblogs.com/toone/p/8433581.html，作者使用的是一个github上Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcn