基于 OpenCV 1.0 的前景目标检测和轮廓绘制
该项目包含视频文件和源程序，可在 OpenCV 1.0 和 VC++6.0 环境中运行。项目使用帧差法进行前景目标检测，适合初学者学习。
前景目标检测
当前话题为您枚举了最新的前景目标检测。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。
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。
多种目标检测技术比较
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。
图像目标检测技术及应用
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
DPM目标检测训练关键代码
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
DETR目标检测源码深度解读
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
视频目标检测跟踪代码实现
实现视频目标检测和跟踪的代码，可用于动目标的检测和自动跟踪。
OpenCV运动目标检测与监控
利用OpenCV实现了运动物体的目标检测，可进行实时监控，适用于监控场景。