面向于CAD2016版本的SDK包，支持c# 开发

英文教材，讲解物体追踪的基础方法，涵盖面广。

Inside the C++ Object Model中文版

用 Object Pascal 编写的差分进化库。通过使用差分进化 (DE)，可以通过尝试改进关于给定质量度量的候选解决方案来迭代优化问题。

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

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