Caffe-SSD-对象检测 在Python中使用OpenCV在Caffe MobileNet上使用Single Shot MultiBox Detector进行目标检测。 SSD框架 单发MultiBox检测器可分为两部分： 使用基础网络提取特征 使用卷积滤波器进行预测 此实现将MobileNet深度学习CNN架构用作基础网络。 Caffe框架 Caffe是由Berkely AI Research和社区贡献者开发的深度学习框架。 Caffe。 这是使用Nvidia K-40 GPU每天训练超过600万张图像的更快的方法 运行代码 python detectDNN.py -p Caffe/SSD_MobileNet_prototxt -m Caffe/SSD_MobileNet.caffemodel 文章

AREOD 该存储库包含AREOD （用于对象检测的对抗鲁棒性评估）的代码，这是一个Python的库，用于进行对抗性机器学习研究，以正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性。 该存储库仍在开发中，我们使用3种针对对象检测模型的攻击来对逆向鲁棒性进行基准测试。 功能概述： 建立在tensorFlow上，并通过给定的接口支持TensorFlow和Kerasa模型 支持各种威胁模型中的多种攻击 提供现成的预训练基线模型（faster-rcnn-inception-v2-coco，多尺度GTRSB） 为bencmark模型提供方便的工具，并使用printor打印生成的对抗性样本 攻击方法清单 我们使用3种攻击方法生成对抗示例，下面的论文对此进行了介绍 ， ， ，。 稍后，我们使用连接的打印机将对抗性示例打印出来，以提供更高的性能基准。 安装 git clone https://github.c

在运行目标检测典型算法yolov2时，有不同的神经网络可供选择，该文件是tiny版本，文件提供了神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

大数据-算法-高速加速运动目标检测及雷达目标微动特征提取算法研究.pdf

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本套课程用keras模型从头实现一个fasterRCNN，全程实战。通过本课程的学习，不仅能掌握fasterRCNN训练原理，而且能极大提高深度学习的代码能力。

YOLO系列作为目标检测算法中非常经典的一个分支，也是很多入门目标检测算法的基础算法，目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.two-stage算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.one-stage算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列虽然准确率比较高，但是即使是发展到Faster R-CNN，检测一张图片如下图所示也要7fps(原文为5fps)，为了使得检测的工作能够用到实时的场景中，提出了YOLO。

利用realsense进行目标检测，并标注出目标物和目标anchor中心的像素坐标和深度信息

基于卷积神经网络的海上微动目标检测与分类方法