本资源是语义分割模型 DeeplabV3plus 的 pytorch 复现，其 backbone 包括 Xception、Resnet101 和 MobilenetV2。 项目仅提供代码，没有给出训练后的模型！

【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

计算机视觉方向经典书目 Computer Vision: A Modern Approach MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读

对小目标检测算法从检测流程、算法发展、常用评价指标、面临的挑战、小目标检测算法实验、小目标检测经典算法对比等几个方向进行总结，每一个点都很清晰，适合科研者或者研究生、本科生下载阅读使用。

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度,YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译PDF

计算机视觉经典网络讲解

计算机视觉-【学习笔记】

使用opencv-python对两段视频进行场景合并，得到是合并后的全局视频场景。文件中已经包含了两段测试视频，两段不同格式的结果视频，以及运行的结果图和项目代码，只要结合简单的python+opencv环境就能很容易运行。

计算机视觉与图像处理： 只需要基础的Python编程知识，了解Pytorch、TensorFlow等框架 就可以学些，有利于找工作就业。 1.涉及单阶段、双阶段目标检测算法、Deeplabv3+图像分割算法、服务端模型与移动端模型部署实战；2.算法原理及源码讲解、加速方法/技巧；3.三大项目实战，训练推理及部署落地等；4.《无人驾驶车道线分割》、《口罩实时检测》、《活体人脸身份识别》等应用，及输出C/C++的.so文件。

亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐：在教学中，龙龙老师以简短高效的方式，从深度学习的多个角度向我们展开了论述，非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。【爱可可-爱生活】友情分享了我们的课程Github链接！课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用最新的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。4.持续更新，永久有效一次购买，永久有效。深度学习课程会持续更新下去，内容和学术界最前沿算法保持同步。