Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks翻译

[C++面向对象高效编程](C++Effective.Object-Oriented.Software.Construction)扫描版.PDF [国外经典教材] C++ 经典书籍 都是网上找来的，我自己用的，放在这里备份。

Anaconda+Jupyter+Opencv:用于识别输入图像中的物体，属于有监督学习。

Object_Recognition_From_RGBD_Data：近年来，对象识别由于其众多的应用而引起了研究人员的越来越多的关注。 例如，对象识别使协作机器人能够执行诸如在非结构化环境中搜索对象或为人类同事检索工具之类的任务。 在这项研究中，我们提出了一种新技术，用于从红色，绿色，蓝色和深度（RGB-D）数据中进行无监督的特征提取，然后将其与多个分类器组合以执行对象识别。 具体而言，我们的体系结构首先通过无监督的聚类技术对桌面场景中的所有对象进行了细分。 然后，它分别关注每个对象，以提取形状和视觉特征。 我们对从YCB对象和模型集中选择的20个对象的子集进行实验，并评估几个分类器的性能

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