PyTorch Faster RCNN更新至1.0版本，支持CPU测试与演示

资源摘要信息:"PyTorch Faster R-CNN 是一个基于PyTorch框架的深度学习目标检测库，它提供了实现高效和准确的目标检测功能。Faster R-CNN 是一种流行的两阶段目标检测器，它能够在给定的图像中识别和定位多个对象。它的核心思想是通过区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）生成潜在的目标候选区域，然后使用卷积神经网络（CNN）对这些区域进行分类和边界框回归。 PyTorch Faster R-CNN 项目自2017年9月26日起更新至pytorch1.0版本，支持了CPU测试和演示。这表明，尽管该项目已经不再作为主要的维护焦点，但它仍旧提供了使用PyTorch 1.0版本进行目标检测的能力。该更新可能引入了一些改进，例如对环境的兼容性和性能优化，这对于用户来说是一个积极的改进。 该库的开发者特别提到了Detectron2，这是Facebook AI Research (FAIR) 发布的另一款优秀的PyTorch目标检测库。Detectron2是之前广泛使用的Detectron库的继承者，并且它在速度和性能上都有所提升。尽管PyTorch Faster R-CNN 项目不再积极维护，但它的代码和方法仍然是深度学习社区研究和实验的重要资源。 公告中还提到了旧的master分支的历史信息。旧的master分支现在被重命名为old_master分支，并且它的预训练模型与当前的主分支不再兼容。这一信息对于那些依赖于旧版本模型的用户来说非常重要，它表明他们需要更新到新的分支和预训练模型才能继续使用库。 PyTorch Faster R-CNN 项目基于Chen Xinlei Chen的pyrc框架，后者是一个更早的快速RCNN检测框架的实现。快速RCNN是目标检测领域的另一个重要进展，它在R-CNN的基础上引入了区域建议网络（RPN），显著提高了目标检测的速度和准确性。 在维护状态方面，项目已经不再作为主要的活跃项目进行开发，但对于学习和研究目的而言，它仍然是一个宝贵的资源。开发者强调了使用最新的PyTorch版本进行开发的重要性，同时提醒用户注意库中可能发生的变化和不兼容的情况。 至于标签"JupyterNotebook"，这表明PyTorch Faster R-CNN 的文档或者演示可能以Jupyter Notebook的形式存在。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、可视化和说明文本的文档。通过Jupyter Notebook，用户可以逐步执行代码，理解代码在目标检测过程中的作用。 最后，压缩包文件名称列表中的"pytorch-faster-rcnn-master"表明，这是该项目的一个压缩包文件，包含了一个主目录（master），其中可能包括了所有的源代码、数据、文档以及模型。用户可以从这个压缩包中获取完整的项目文件，以便于安装和运行PyTorch Faster R-CNN。"