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：2024-06-10 08:22:22
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[