今年以來讀過的object detection資源列表如下：
41、從r-cnn到rfbnet,深度目標檢測5年縱覽，文章+**讓你從入門到精通
46、【學界】eccv-2018最佼佼者的目標檢測演算法
48、收藏 | 目標檢測網路學習總結（rcnn --> yolo v3）
52、edgeboxes，邊緣檢測在sppnet中進行的一種嘗試，類似於selective search選bbox的一種方法。
88、商湯開源mmcv和mmdetection 以pytorch為主
這個是類似opencv的乙個庫，非常high level
95、多目標追蹤器：用opencv實現多目標追蹤（c++/python)
103、基於深度學習的影象目標檢測(上)、（下）
22、深度學習**集錦（中英文對照）：影象分類、物體識別等。
121、乾貨|基於深度學習的目標檢測演算法綜述：演算法改進
140、目標檢測演算法中檢測框合併策略技術綜述
151、理解yolo目標檢測
173、使用 skil 和 yolo 構建產品級目標檢測系統
176、mask textspotter
白翔老師主頁：
185、yolo-lite
arxiv：
homepage：
github：
目標檢測資源彙總 持續更新
目標檢測資源彙總 持續更新 實戰專案 支援剪枝 量化和知識蒸餾的yolov3 特性 1 提供多個主流目標檢測資料集的預處理後檔案及訓練方法。2 提供包括剪枝，量化，知識蒸餾的主流模型壓縮演算法實現。3 提供多backbone訓練目前包括darknet yolov3，tiny yolov3，mobil...
目標檢測彙總
一 傳統的目標檢測一般使用滑動視窗的框架，主要包括三個步驟 利用不同尺寸的滑動視窗框住圖中的某一部分作為候選區域 提取候選區域相關的視覺特徵。比如人臉檢測常用的harr特徵 行人檢測和普通目標檢測常用的hog特徵等 利用分類器進行識別，比如常用的svm模型。基於深度學習的目標檢測分為兩派 基於區域提...
WCF學習資源收集彙總
1.wcf程式設計 2.wcf熱門問題程式設計示例 3.我的wcf之旅 4.wcf面向服務應用程式系列 5.wcf從理論到實踐系列 6.wcf後續之旅 7.wcf技術剖析 8.wcf面向服務應用程式系列 9.wcf 10.wcf分布式安全開發系列 11.programming wcf service...