深度目标检测入门介绍

七月在线课程-- 介绍目标检测深度学习框架： Rcnn系列。faster rcnn ,mask rcnn ， 模型框架，vgg, google-le net , res-net 及代码讲解。

目标检测在2019年又一次实现了巨大的发展，这些是整理的部分基于深度学习的目标检测综述论文。总结过去的研究方法，并对当下大火的深度学习方法进行分析比较，并展望了未来的目标检测研究趋势。

YOLO（You Only Look Once）系列算法是一系列流行的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2015年首次提出。YOLO算法将目标检测任务转化为一个单一的回归问题，通过单次前

SSD基于深度学习的目标检测

内含近年深度学习领域目标检测论文，包括fasterrcnn，yolo，yolo9000，ssd，maskrcnn等

提取深度学习目标检测标注文件xml文件中的目标的坐标，并保存到txt文件中，批量读取

这个是深度学习领域中目标检测常用的框架开源代码配置相关的环境后结合coco个数数据集可以进行多种目标检测算法调用方便实用.

本文提供目标检测深度学习代码下载，包含批量数据增强，亮度、对比度、色彩翻转和随机噪声的变化等预处理方法。代码适用于各种目标检测算法，供开发者参考使用。

在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，而SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种流行的目标检测算法。本文将详细介绍SSD的原理和实现，并通过实验验证其检测效果。具

aforge.net 动态目标视频深度检测