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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

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。

TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表
GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习
TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理,且提供最新研究成果和代码,是开发者和研究者的理想学习资源。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
Awesome-Deepfakes-Detection - 全面深度伪造检测资源库 数据集工具及最新研究
Deepfake检测Github工具开源项目数据集竞赛论文
该项目汇集了深度伪造检测领域的综合资源,包括视频和图像数据集、开源检测工具、竞赛信息以及顶级会议论文。内容涵盖最新数据集、实用工具和前沿研究成果,为研究人员提供了深度伪造检测领域的全面参考资料,有助于快速掌握该领域的最新进展。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。
SparseTrack - 多目标跟踪新方法:基于伪深度的场景分解技术
GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联
SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法,通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色,仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路,展示了简单方法在复杂任务中的潜力。
mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包
GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测
MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包,专注于YOLO系列算法,适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计,便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能,显著提升训练速度,并在RTMDet模型上实现了先进的性能。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南
CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目
该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南,包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析,并提供详细的安装、使用和自定义模型指南,帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。
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