根据wu yi的tracking benchmark工作，对其中包含的28个跟踪算法进行回顾和总结，对相应的28篇论文进行了汇总。希望可以对跟踪研究的初学者有所帮助~

这是一个通过opencv读取图片，并进行物体识别的demo，能够正常识别图像，且注释很清楚

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

对象计数：使用opencv进行对象跟踪和计数

目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源

可以正常运营 开发语言 后端web：PHP Android：Java iOS：obje-ct-ctive-C 一对一无延迟社交即时通讯APP源码,支持速度匹配、视频匹配和语音匹配 秒匹配 秒接通 独立资料卡页面 画面以及语音即时同步无延迟 动态可发（图片，语音，视频），私聊可送礼物，语音通话，视频通话，语音消息 已经图片拍照等 用户端自定义关闭语音接听或视频接听 邀请分享奖励

计算tap事件点击的坐标位于饼图什么位置，以响应饼图的点击事件，显示百分比。

64位系统中使用VB6自带打包工具出现ActiveX component can't create object 429错误的解决办法

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

YOLObile 这是的实现使用。多亏了原作者。 arXiv： ：//arxiv.org/abs/2009.05697在AAAI 2021中进行 对于那些可能对编译器代码（如何将其部署到Android上）感兴趣的人：编译器源代码与我们在William＆Mary的合作者相关联，并且具有与IP相关的联合知识。我们现在没有计划将此部分开源。带来不便敬请谅解。 对于IOS开发人员：由于高度开源的优势，我们仅使用Android平台来构建和测试编译器。我们还相信可以在Apple IOS平台上应用相同的技术，但我们尚未对其进行测试。 介绍 物体检测技术的Swift发展和广泛应用引起了对物体检测器的准确性和速度的关注。但是，当前的最新对象检测工作要么使用大型模型以准确性为导向，但会导致高延迟，或者使用轻量级模型以速度为导向，但会牺牲准确性。在这项工作中，我们提出了YOLObile框架，该框架是通过压缩