3D Object Detection and Viewpoint Estimation with a Deformable 3D

大名鼎鼎的Dlib（人脸特征点定位神器）,官网下载的用VS2015运行报错，故而搬运了这个可以运行的版本。

物体缺陷检测仪 细节 目标操作系统： Ubuntu * 18.04 LTS 程式语言： C ++ 完成时间： 30分钟 介绍 物体探伤仪应用程序可检测异常情况，例如颜色，裂纹和在传送带上移动的物体的方向。 异常被标记为有缺陷，并分别保存在颜色，裂纹，方向文件夹中。 同样，没有缺陷的对象也保存在no_defect文件夹中。 这些异常数据将发送到InfluxDB *数据库并在Grafana *上可视化。 此应用程序还以毫米为单位测量对象的长度和宽度。 要求 硬件 软件 英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包2020 R3发行版 英特尔:registered:System Studio 2019 这个怎么运作 此应用程序接受来自摄像机或视频文件的输入以进行处理。 方向缺陷检测：获取框架并将色彩空间更改为HSV格式。 使用函数基于对象的颜色来阈值图像以创建遮罩。 在遮罩上执行形态学打开和关闭，并使用函数查找轮廓

Abandoned Object Detection Based on Tachograph Videos

【Flutter】Dart 数据类型 ( var 数据类型 | Object 数据类型 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/113725130 博客源码快照

显著性目标检测论文下载 论文：RGB-D Salient Object Detection A Survey

TensorFlow对象计数API TensorFlow对象计数API是一个基于TensorFlow和Keras构建的开源框架，可轻松开发对象计数系统。 如果您需要专业的物体检测，跟踪和计数项目，请与我们联系！ 快速演示 累计计数模式（TensorFlow实现）： 实时计数模式（TensorFlow实现）： 对象跟踪模式（TensorFlow实现）： 跟踪模块是基于构建的。 单个图像上的对象计数（TensorFlow实现）： 基于对象计数的R-CNN（）： 基于对象分割和计数的Mask R-CNN（）： 奖励：自定义对象计数模式（TensorFlow实现）： 您可以使用自己的训练数据来训练TensorFlow模型以构建自己的自定义对象计数器系统！ 如果您想学习如何做，请查看下面的示例项目，其中涵盖了迁移学习的一些理论并展示了如何将其应用到有用的项目中。 示例项目1：蓝精灵计数 更多信息可以在找到！ 示例项目2：Barilla-Spaghetti计数 更多信息可以在找到！ 开发正在进行中！ 该API将很快更新，此仓库中将提供更多才华横溢且轻巧的API！ 将添加详细的API文

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day01【Object类、常用API】-笔记.md

在Azure上操作TensorFlow对象检测 第1部分：使用Docker和深度学习VM 第2部分：使用Kubernetes运行分布式TensorFlow对象检测API 第3部分：使用TensorFlow服务进行服务