最近在研究目标检测算法，其中Faster R-CNN无疑是一个里程碑式的存在！🤩它结合了区域建议网络（RPN）和Fast R-CNN的优势，实现了端到端的目标检测。今天就来聊聊如何用Python理解其核心代码逻辑吧！
首先，Faster R-CNN由两个主要部分组成：特征提取器和检测头。💪特征提取器通常使用预训练的卷积神经网络（如VGG或ResNet），负责将图像转换为高维特征图。而检测头则通过RPN生成候选框，并进一步分类与回归调整。
代码实现中，最令人印象深刻的便是Anchor机制。🎯 Anchors是基于不同尺度和长宽比生成的一系列固定框，它们作为初始参考点帮助模型更高效地定位目标。此外，非极大值抑制（NMS）也必不可少，用于过滤冗余框，确保最终结果的准确性。
最后，利用PyTorch或TensorFlow框架可以轻松搭建这一架构。🌈如果你对细节感兴趣，不妨深入探索源码，你会发现更多优化技巧哦！💪
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