SSD（Single Shot MultiBox Detector）是大神Wei Liu在ECCV 2016上发表的一种的目标检测算法。对于输入图像大小300x300的版本在VOC2007数据集上达到了72.1%mAP的准确率并且检测速度达到了惊人的58FPS（ Faster RCNN：73.2%m
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这是一款适用于PyTorch和MMCV的通用目标检测平台，支持2D目标检测、实例分割和全景分割任务。包含单阶段、双阶段和级联模型在内的各种算法和训练技术。它为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准。
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基于Gabor和遗传算法的红外图像识别；利用PCA和图像匹配实现飞机识别；采用插值算法进行真实与生成图像鉴别。
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图像目标检测技术，用于在图像中定位和识别特定物体，在计算机视觉领域广泛应用。其目标是获取图像中所有目标的类别和位置信息。 该技术常用于以下场景： 目标分类和识别：识别图像中的特定物体类别。 目标定位：确定图像中目标的边界框位置。 目标追踪：跟踪图像序列中特定目标的运动轨迹。 图像目标检测技术在安
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Pedro F. Felzenszwalb的Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models这篇文献的MATLAB在windows下的训练模型实现，对于做目标检测的朋友很有用。里面是关键的几个DLL文件，需要去官网下载源
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目标检测概述 目标检测是计算机视觉中的核心任务，从图像或视频中识别并定位特定对象。DETR（Detection Transformer）是由Facebook AI Research（FAIR）提出的一种创新性目标检测框架，通过引入Transformer架构实现了端到端的检测方式，突破了传统区域建议方
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ThinkPHP3.1完全开发手册 使用create方法创建数据对象后，仍然可以在创建完成后进行赋值： php $User = D('User'); $User->create(); // 创建User数据对象，默认通过表单提交的数据进行创建 $User->status =
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