基于视频的目标检测与跟踪

目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，它涉及在视频序列中自动检测和跟踪特定目标。本文将介绍基于视频的目标检测与跟踪的方法，并提供相应的源代码。

目标检测是指在图像或视频中确定目标位置和类别的任务。常见的目标检测算法包括基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的方法。这些方法通过在大规模标注数据上进行训练，能够学习到目标的特征表示，从而实现准确的目标检测。

以下是一个使用深度学习框架PyTorch实现目标检测的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection import FasterRCNN
from torchvision.transforms