使用python代码以faster-rcnn为框架实现rgb-t行人检测

我可以回答这个问题。使用Python代码以Faster R-CNN为框架实现RGB-T行人检测需要以下步骤：

1. 准备数据集，包括RGB图像和T图像，以及它们的标注信息。
2. 安装必要的Python库，如TensorFlow、Keras、OpenCV等。
3. 下载Faster R-CNN的代码和预训练模型。
4. 修改代码以适应RGB-T行人检测任务，包括修改数据读取、模型结构、训练参数等。
5. 进行模型训练，并进行模型评估和调优。
6. 使用训练好的模型进行行人检测。

以上是大致的步骤，具体实现细节可以参考相关的论文和代码实现。

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我可以回答这个问题。您可以使用Faster R-CNN框架和Python编写代码来实现RGB-T行人检测。您需要使用适当的数据集来训练模型，并使用预训练的模型来进行初始化。然后，您可以使用Python代码来加载模型并对图像进行推理，以检测行人。