深度学习 目标识别 资源

来源:互联网 发布:禁止软件发送短信 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 16:44

关于用yolo检测小物体
How to train YOLOv2 to detect custom objects
Understanding YOLOv2 training output
深度学习物体检测——常用资源简述

目标检测方法介绍

【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据

【Darknet】【yolo v2】训练自己数据集的一些心得—-VOC格式 单独把人拿了出来

Backup system partition on TX1 他也有在tx1上跑yolo的经历

车辆追踪算法大PK:SVM+HOG vs. YOLO 包含几个车辆数据集

深度学习物体检测(八)——YOLO2

深度学习物体检测(九)——对象检测YOLO系列总结

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口)

Fast RCNN 训练自己的数据集(3训练和检测)

NLP+VS︱深度学习数据集标注工具、图像语料数据库、实验室搜索ing…
这里有YOLO数据集的标注工具

斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001

卷积神经网络简介

牛人技术分享——深度学习中的车型识别-搜狐 http://mt.sohu.com/20160412/n443971627.shtml

计算机视觉技术的车辆「检测」与「识别」是怎么做的?为什么可以精确到品牌、车系等? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/48979623

横扫kitti数据集各大子项九个单项世界第一,霸榜的“图森”骨子里都是新浪系的“老司机”! - 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22541149

Opencv与dlib联合进行人脸关键点检测与识别 - ChenJoya的博客 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/51994497

车型识别“A Large-Scale Car Dataset for Fine-Grained Categorization and Verification” - cv_family_z的博客 - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/48136521

利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【福利-内附源码与数据库】(二) - ChenJoya的博客 - 博客频道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/53286562

ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

CompCars Dataset
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/datasets/comp_cars/index.html

Multi-View Car Dataset | CVLAB
http://cvlab.epfl.ch/data/pose
UIUC Image Database : Car Detection http://cogcomp.cs.illinois.edu/Data/Car/v

基于深度学习的车辆型号识别图文百度文库 https://wenku.baidu.com/view/6a839216ad51f01dc381f1b0.html

OpenCV进阶之路
http://www.cnblogs.com/ronny/category/366234.html

手工label
http://blog.csdn.net/wuzuyu365/article/details/52523061

YOLO(v1)用自己的数据集训练模型
http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/53100791

YOLOv2如何fine-tuning?

Train YOLOv2 on my own dataset

YOLOv2训练自己的数据集(VOC格式) 感觉靠谱

将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练

人人都可以做深度学习应用:入门篇

《TensorFlow and deep learning,without a PhD》
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