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此论文提出了经典的快速人脸检测方法，利用haar特征检测图像中的潜在的面部特征，并使用adaboost方法最终确定人脸位置。其中，为了提高检测速度，巧妙的使用了积分图像技术，堪称经典。本文提出的检测方
Haar-like features提取过程
PaulViola和MichaelJones另一篇力作！学习Haar特征的无二选择。
深度学习，目标检测，数据增强，TensorFlow object_detection
We report a dual-contrast method of simultaneously measuring and visualizing the volumetric structur
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Improving Context Modeling for Video Object Detection and Tracking
考虑到基于深度学习的算法已成为提高航空图像中目标检测性能的关键方法。尽管已经开发了各种神经网络表示形式，但以前的工作仍然无法有效地研究抗噪性能，尤其是在带有远摄镜头的相机拍摄的带有噪声的航空图像上，并
Yolo-v4-Object-Detection-Classification
matlab版 viola_jones2007算法的实现,适合搞研究的童鞋使用。分类方法是adaboost,误差采用双层感知器算法
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