Faster RCNN

使用 PyTorch 预训练的 Faster RCNN 模型，通过摄像头进行目标检测。步骤详细且易于理解，代码简洁。

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这是一个使用 Python 和 MASK-RCNN 实现人体姿态估计的案例。作为计算机视觉中一个常见的应用，本案例着重于目标检测和识别。该项目应用广泛，易于二次开发和改进。当然，你需要熟悉算法原理和源码。

想复现 Fast-RCNN 目标检测吗？这份资源还挺不错的。通过使用**COCO2017 数据集**，详细记录了从数据准备到模型训练的每个步骤。，使用**选择搜索算法**生成候选框，通过**IOU 计算**，筛选正负样本。这些步骤不仅让你明白 Fast-RCNN 背后的原理，还能快速上手自己的目标检