PQFT模型目标检测的C实现

包括从2013年11月提出的R-CNN至ECCV2018上发表的RFBNet等四十多篇关于目标检测的论文，如从R-CNN到MaskR-CNN的R-CNN系列、YOLO系列、RPN、SSD、FPN以及R

基于opencv实现的运动目标检测算法，其主要原理使用光流法实现

计算机视觉中的目标检测的文档，内容详细，值得学习。

此代码能够实现多目标的检测，对于一般的场合效果还是不错的！

文档中包含了R-CNN,SPP-NET,FAST R-CNN,FASTER R-CNN四个源文章,帮助大家较完整地了解目标检测框架(区域建议框架这一系列)

yolo目标检测，行人检测。

IDDnet 是一种目标检测算法，用于检测图像和视频中的对象。该算法基于深度神经网络，能够高效准确地识别和定位图像中的物体。

A simple object detector with boosting

RRPN++遥感图像目标检测方法以旋转检测框的方式，实现了对场景文字的更精准检测。该文件包含了代码实现、论文地址、环境配置以及训练和测试方法。适用于遥感图像目标检测领域。

程序是在MATLAB中调用OpenCV的AdaBoost实现目标检测，附带win32 dll项目源代码，调用dll的参数可以自己修改,还有人脸分类器haarcascade_frontalface_al