我真服了怎么想一出是一出，这个h2rbox旋转目标检测是什么啊

找了好多只有一篇论文，他怎么这么看得起我让我在这个基础上修改代码啊，我连跑都跑不通。

该回答引用ChatGPT

您可以基于一些开源的目标检测框架，如 TensorFlow Object Detection API，来实现 Hough-to-Rotated-Box (H2RBox) 检测。首先，您需要准备训练数据集，其中包含每一张图片以及其中的物体框的位置和旋转角度。接着，您可以配置一个目标检测的模型，并训练这个模型，使其能够识别图片中的物体并预测其位置和旋转角度。最后，您可以使用训练好的模型来对新的图片进行检测，并输出目标的位置和旋转角度。
以下是一段简单的示例代码，它展示了如何使用 TensorFlow Object Detection API 进行目标检测：

import numpy as np
import os
import six.moves.urllib as urllib
import sys
import tarfile
import tensorflow as tf
import zipfile

from collections import defaultdict
from io import StringIO
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image

sys.path.append("..")
from object_detection.utils import ops as utils_ops

from object_detection.utils import label_map_util

from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util

# Model preparation 
MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17'
MODEL_FILE = MODEL_NAME + '.tar.gz'
DOWNLOAD_BASE = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/'

# Path to frozen detection graph. This is the actual model that is used for the object detection.
PATH_TO_FROZEN_GRAPH = MODEL_NAME + '/frozen_inference_graph.pb'

# List of the strings that is used to