该工程把yolov5与deepsort相结合，将yolov5算法识别出的目标进行唯一标记，适用于对视频中的移动目标进行实时的识别与追踪，使用opencv库中的算法进行撞线检测和计数，用户可以根据自己的需要更改相应的代码部分来满足实际开发过程中的不同需求，不用下载额外的资源包，直接使用yolov5的虚拟环境即可将本项目run起来，十分的好用

视频追踪ECO算法源代码以及ECO论文PDF

用实时光线追踪探索您的最复杂的3D场景。 使用 Chaos Vantage，再也无需等待。只需要拖动完整的 VRay 场景到 Vantage 便可开始浏览。还可以与 3ds MaxSketchUp 和 Rhino 实时链接，作为视口使用。无需配置。直接拖动 VRay 场景到 Chaos Vantage 即可开始浏览。不同于以往的实时渲染解决方案，无需几何体优化，展 UV，或灯光烘培。 大场景！Chaos Vantage 可以承载巨大的场景，成百上千万个多边形。这是最快的让您实时看到复杂 VRay 场景的方式。浏览方便。轻松浏览您的场景。类似于三维建模软件的控制模式，或像玩游戏一样。自动碰撞检测，让您可以走上楼梯或避免穿墙。100% 光线追踪质量。完全实时光线追踪的渲染，Chaos Vantage 使用基于物理的摄影机，灯光，材质和全局照明得到最逼真的结果。快速简单制作动画非常适合预渲染，您可以直接在 Chaos Vantage 创建编辑和渲染动画。使用动画编辑器轻松制作摄影机动画，转场，调整序列顺序。Live link.获取场景的实时光线追。

目标追踪篇---Yolov5_DeepSort_Pytorch复现 源代码修改可用，具体过程可看我的博客 https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/121973155 修改后可以训练自己的数据，比较实用

四旋翼轨迹追踪Matlab仿真

人工智人-家居设计-基于TLD算法的人脸智能追踪系统研究与实现.pdf

MIT300 数据集包含 300 张自然图像，因官方未发布 39 位观测者对于每一张图片的眼球追踪数据，该数据集仅可被作为测试数据集使用，并不能训练模型。使用者可以开发研究眼球追踪类模型并以此数据集作为测试集，发送邮件至 saliency@mit.edu 得到官方反馈。详情请浏览 http://saliency.mit.edu/submission_mit300.html

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人脸识别和人脸的特征点描述 matlb 人脸追踪问题

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