FastRCNN
功能
PyThon
实现的目标检测系统代码，基于深度学习框架
PyTorch
编程，采用
FasterRCNN
检测网络作为核心模型，可用于对车辆、行人、飞机、轮船、猫、狗等几十种类别进行检测和识别，并在
QT
界面中将结果可视化。代码可用于训练、验证和评估模型。在
QT
界面中，用户可以选择加载图像、摄像头和视频流三种模式作为模型输入。对模型训练完成后，用户可以根据自己数据集完成权重替换并可视化结果。用户还可以根据自己的需求，去更改
QT
界面的背景、按钮等，界面的操作和相关的代码都有详细的注释。
模型
Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测模型，它是R-CNN、Fast R-CNN的进一步优化。Faster R-CNN通过引入Region Proposal Network（RPN）来提高检测速度，RPN可以共享卷积特征提取的计算结果，并通过滑动窗口的方式来生成候选目标框，然后对这些候选框进行分类和回归。Faster R-CNN模型在检测时，首先利用卷积神经网络对输入图像进行特征提取，然后利用RPN生成候选目标框，最后利用分类器和回归器对这些候选框进行分类和位置调整。相比于传统的目标检测模型，Faster R-CNN模型具有更快的检测速度和更好的检测精度。Faster R-CNN模型已被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、智能安防、医疗影像等，成为目标检测领域的重要技术之一。
数据集检测类别
常用包括车辆、行人、飞机、轮船、猫、狗、马、鸟、羊、自行车、瓶、椅子、火车、沙发、餐桌、电视机、盆栽植物等几十个类别进行检测和识别。
文件夹包含的内容
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完整的程序文件（.py）
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UI界面文件（qt.py）
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可供预测的图像文件和视频文件（./img/street.jpg and video.avi）
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训练和预测代码（.py）
（
1
）加载图像进行检测：可以选择图像进行目标检测，系统将检测和识别后的结果标注在图像上并在界面上自动展示。
（
2
）加载视频进行检测：可以选择视频进行目标检测，系统将检测和识别后的结果标注在视频上并在界面上自动展示。
（
3
）加载摄像头进行检测：可以选择摄像头进行目标检测，系统将检测和识别后的结果标注在图像流上并在界面上自动展示。
代码展示
内附项目的详细操作说明，完整代码可私信获取，如有疑问可直接私信提供远程调试。