使用Python Opencv加载yolov3权重，实现物体检测。详见：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122386143?spm=1001.2014.3001.5501

课程分享——Python-深度学习-物体检测实战视频课程，计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。

计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。

车标检测数据集，以PASVCAL_VOC格式为基准建立。共包含45类车标，3015幅图像，其中900幅测试集，由于数据集较小，未设置验证集。（由于文件限制，所以该部分数据为下半部）

百度AI进阶实战营第九期：机械手抓取，详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122035440

物体检测实战：使用OpenCV内置方法实现行人检测，详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122008100?spm=1001.2014.3001.5501

AutoShootCNN:实时物体检测CNN，用于自动射击FPS游戏中的敌人

PASCAL Visual Object Classes Challenge 2010年的图像数据集。PASCAL Visual Object Classes 是一个图像物体识别竞赛，用来从真实世界的图像中识别特定对象物体，共包括 4 大类 20 小类物体的识别。其类别信息如下。 Person: person Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

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MATLAB 实现的物体自动检测、自动分割、自动识别,可以运行，实现一些简单物体的提取！！