faster Rcnn（python）demo

import torch
import torchvision
import argparse
import cv2
import numpy as np
import sys

sys.path.append（‘./‘）
import coco_names
import random


def get_args（）:
    parser = argparse.ArgumentParser（description=‘Pytorch Faster-rcnn Detection‘）

    parser.add_argument（‘image_path‘ type=str help=‘image path‘）
    parser.add_argument（‘--model‘ default=‘fasterrcnn_resnet50_fpn‘ help=‘model‘）
    parser.add_argument（‘--dataset‘ default=‘coco‘ help=‘model‘）
    parser.add_argument（‘--score‘ type=float default=0.8 help=‘objectness score threshold‘）
    args = parser.parse_args（）

    return args


def random_color（）:
    b = random.randint（0 255）
    g = random.randint（0 255）
    r = random.randint（0 255）

    return （b g r）


def main（）:
    args = get_args（）
    input = []
    num_classes = 91
    names = coco_names.names

    # Model creating
    print（“Creating model“）
    model = torchvision.models.detection.__dict__[args.model]（num_