润色并优化：构建Faster RCNN卷积神经网络，根 据具体需要修改训练参数及配置文件，整个模型训练在GPU环境下实现，批量训练完成后，会得到一个训练好的权重文件，此时 训练已基本完成；接下来，可以直接在终端输入待查询的图像或视频命令语句，能直观地反馈出检测识别结果；最后，对结果 进行可视化分析，判断模型训练的效果。 整个训练过程分为三部分：模型的训练、模型的测试、模型的可视化结果分析。

改进版：我们搭建了 Faster RCNN 卷积神经网络，并根据实际需求调整了训练参数和配置文件。整个模型在 GPU 环境下进行批量训练，得到了一个训练好的权重文件，训练基本完成。接下来，我们可以在终端输入图像或视频的查询命令，该模型能够直观地返回检测和识别结果。最后，我们对结果进行可视化分析，以判断模型的训练效果。整个训练过程分为三个部分：模型的训练、模型的测试和模型结果的可视化分析。