PedSurvey

行人检测技术综述,从手工特征到深度学习的演进

行人检测深度学习计算机视觉目标检测多光谱检测 Github 开源项目

PedSurvey项目提供了一个全面的行人检测研究综述，涵盖单光谱和多光谱检测方法。该项目详细介绍了行人检测的流程、手工特征和深度学习方法、多光谱检测技术、数据集和挑战。项目还展示了不同算法在各种数据集上的性能，并发布了新的大规模数据集TJU-DHD-Pedestrian。这为研究人员提供了行人检测领域的最新进展和未来研究方向的参考。

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介绍相关项目

MVDet - 基于特征透视变换的多视角行人检测系统

GithubMVDetMultiviewX数据集多视角检测开源项目特征透视变换行人检测

MVDet是一个开源的多视角行人检测系统，采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX，为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上，MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型，便于研究人员进行深入研究。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。

deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展

GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测

本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文，含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新，旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考，帮助掌握领域前沿技术与动态。

3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述

3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割

该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

awesome-lane-detection - 车道线检测研究综述，论文、代码与数据集汇总

Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉论文综述车道检测

本项目整理了车道线检测领域的研究论文、代码实现、数据集和教程资源。内容包括2017年至今的深度学习方法、3D检测、弱监督等主流技术。收录了公开数据集和开源代码,为研究提供参考。项目持续更新最新进展,是该领域的重要资源汇总。

Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势

Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域

该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果，包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展，系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作，还探讨未来趋势，为谱图神经网络研究提供全面参考。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

相关项目

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