多目标跟踪
以多目标跟踪为核心的算法，具有较好的鲁棒性
多目标检测
当前话题为您枚举了最新的多目标检测。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
MOPSO多目标粒子群
多目标粒子群算法，用于科研和写文章，是西班牙一个学者写的
多目标监控场景下的检测和跟踪技术解析
该文章介绍了多目标监控场景下的检测和跟踪技术，包括基于视觉、深度学习和机器学习等方法。对于需要实现目标检测和跟踪的应用场景有较大参考价值。
BES平台多目标编译脚本
该资源提供Shell和Python脚本，用于在BES平台开发过程中一键编译生成多个二进制文件，提高开发效率。
优化多目标视图和URL配置
2010-5-5第三章视图和URL配置djangobook.py3k.cn/2.0/chapter03/ 1/13
多目标优化算法NSGA源码详解
该NSGA源代码由Srinivas, N.和Deb, K.用C语言编写，可直接运行，便于研究和应用于多目标优化。该算法通过非支配排序选择候选解，能够有效处理多种复杂的优化问题。使用NSGA算法的开发者可以借助C代码进行自定义调整，以满足特定需求。
OpenCV 3.2与VS2015实现多目标检测跟踪与质心提取
基于opencv3.2和VS2015搞多目标检测和质心提取，整套流程还挺实用的，适合刚入门或想快速搭个 demo 的朋友。帧差法搞运动目标检测，不依赖高深模型，思路清晰、代码也不复杂。加上能画矩形框、追踪目标，甚至提质心，拿来搞小项目或者入门教学都挺香的。
帧差法的思路简单粗暴：前后帧做差值，运动的
目标检测pytorch复现SSD目标检测项目项目源码
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
运动目标检测实现程序
利用 C++ 和 OpenCV 实现运动目标检测。
MMDetection，PyTorch目标检测引擎
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。