调用pth模型框出物体

PTH模型是指PyTorch Hub模型格式，只需要通过PyTorch Hub下载即可使用，无需手动下载和安装。要使用PTH模型来框选物体，需要先加载预训练模型，然后将图像传递到模型中，即可获取检测到的物体信息。

在使用PTH模型框选物体时，可以选择不同的预训练模型，例如以COCO数据集训练的Faster R-CNN模型和RetinaNet模型等，这些模型能够检测多种物体，可以通过简单的代码实现物体框选功能。

对于框选物体的代码，需要首先导入相关库，例如torchvision、numpy等，然后加载预训练模型和图像。在调用model.detect()函数时，将图像传递给模型，即可得到检测到的物体信息。接下来，需要将检测到的物体信息解析出来，并在图像上将物体框出。

总之，使用PTH模型框选物体可以快速而准确地完成物体检测任务，不需要自己训练模型，也不需要花费大量的时间和精力。只需要简单地调用相关函数即可实现。