【目标检测】

2018年01月29 - 无人驾驶汽车系统入门（十二）——卷积神经网络入门，基于深度学习的车辆实时检测上篇文章我们讲到能否尽可能利用上图像的二维特征来设计神经网络，以此来进一步提高识别的精度。在这篇博客中，

2017年02月16 - 主要思路是，读入视频，隔帧采用SURF计算匹配的特征点，进而计算两图的投影映射矩阵，做差分二值化，连通域检测，绘制目标。如果背景是静态的采用camshift即可。本文方法速度debug下

2016年10月08 - http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/52372940代码： https://github.com/sanghoon/pva-faster-

2018年03月20 - 本文译自：http://www.hackevolve.com/create-your-own-object-detector/ 此文章同步发布在微信公众号：机器学习算法全栈工程师和知乎：机

2017年11月07 - 首先安装pip，然后进行下面的操作 tensorflow现在的安装已经很简单了，直接 pip install tensorflow 然后安装object detection API所需要的库： sud

2017年06月11 - SSD：Single Shot MultiBox Detector代码解读（一）： http://blog.csdn.net/u011956147/article/details/73028773 S

2014年10月31 - 在CvCascadeClassifier::train中的如下代码完成Haar特征集的初始化工作：// （3）创建特征评估器CvHaarEvaluator featureE

2016年03月17 - 尊重原创，转载请注明：http://blog.csdn.net/tangwei2014 这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）

2018年07月16 - yolov1是一个快速的one-stage目标检测器，独树一帜的用划分网格的策略实现目标检测，本文将详细解释yolov1算法，并简述如何用pytorch复现该算法。pytorch-yolov1

2017年08月02 - 原文出处：http://chuansong.me/n/353443351445 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图

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