【文件属性】：
文件名称：用卷积滤波器matlab代码-Deep-learning-for-Tracking-and-Detection:深度学习跟踪与检测
文件大小：841.84MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 14:35:42
系统开源
用卷积滤波器matlab代码收集论文，数据集，代码和其他资源，以使用深度学习进行对象检测和跟踪
研究资料
我使用其出色的层次结构，交叉链接和标记功能来管理研究数据。
我提供了一个日记条目导出文件，其中包含经过标记和分类的关于计算机视觉和深度学习的论文，文章和注释的集合，这些论文是我在过去几年中收集的。
它需要Jounal
8，并且可以使用“文件”
->“导入”
->“同步”从“日志导出文件”中导入。
在导入标记主题的条目之前，还需要导入我的用户首选项（“文件”
->“导入”
->“导入用户首选项”
）。
我的全局选项文件也为那些对深色主题感兴趣的人提供。
更新日期：200711_142021
文件
静态检测
地区提案
使用深度神经网络的可扩展对象检测[cvpr14]
对象识别的选择性搜索[ijcv2013]
神经网络
借助区域提议网络，更快的R-CNN可以实现实时目标检测[tpami17]
RFCN-通过基于区域的全卷积网络进行对象检测[nips16]
[Microsoft研究]
Mask
R-CNN
[iccv17]
[Facebook
AI研究]
更加高效的SNIPER多尺度培训[