我从零搭建自己的目标检测网络而不用现在流行的网络（YOLO,RCNN,SSD等）有以下几个原因：

• 看不懂源码，就算看懂了也不能保证自己注意到了所有的细节
• 我要完成的任务是识别任何我想识别的物体，换句话说就是没有公开的数据集（这说白了还是因为我没搞懂YOLO网络在训练方面的一些细节）
• 流行的网络都是针对的正方形或指定比例的图像分辨率输入，而我要用摄像头，分辨率固定，不需要resize，而且分辨率较高，想给每个网格分配更高的分辨率
• 自己从零开始设计更能加深理解

这些原因让我最终决定不如自己设计一个网络。我将按照YOLO系列的设计思想去搭建，使用自己的数据集训练，代码基于pytorch。

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代码仓库
第一版 https://gitee.com/xd15zhn/SimpleNet
第二版 https://gitee.com/xd15zhn/ZhnNet

详情及权重加QQ 1076214993 或QQ群 1026512757
注：因为要识别任意物体，就要做到能够从零开始训练，所以权重文件不重要。我提供的权重文件是识别我自己的人脸（别人的没试过），第二版大小约4.3MB。