循环神经网络的对象检测代码，挺适合想入门或者优化现有目标检测流程的你。基于深度学习的架构，整体思路还蛮清晰，用到的是RNN做序列特征提取，适合带有时间维度或者状态变化的检测场景。

你会觉得目标检测大多靠CNN，但 RNN 这套方案其实在视频、行为识别这块挺有用。就比如你想做连续帧中行人轨迹识别，用 RNN 来记住上下文变化，还挺自然的。

代码方面结构还不错，主要用的是 Matlab，适合搞科研或者搞算法原型的同学。要是你对神经网络的训练过程、损失函数怎么选、数据怎么组织这些问题感兴趣，可以参考下面几个相关文章。

像信号降噪、行为检测、入侵检测这类实际应用都有给到链接，建议你一个个点进去看看，说不定就找到灵感了。

嗯，要提醒下，如果你想用 Python 改写，得自己重构一部分层结构，但逻辑整体都还算直白，值得动手试试。