唐宇迪博士物体检测faster-rcnn，基于tensorflow框架，很实用

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

Caltech101 是一个图像物体识别数据集，包含 101 类物体的图像，每个类别中最小包含 31 张图片。

NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。 NWPU VHR-10 地理空间物体检测遥感数据集.xlsx

Deep SORT —— YOLO v4 目标检测跟踪 介绍 项目采用 YOLO v4 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目标跟踪算法。 支持系统：Windows系统、Ubuntu系统 运行环境 Keras==2.4.3 tensorflow-gpu==2.3.1 opencv-python==4.4.0.44 image==1.5.33 NVIDIA GPU CUDA 目录结构 deep-sort-yolov4 ┌── deep_sort DeepSort目标跟踪算法 │ ├── detection.py │ ├── generate_detections.py │ ├── iou_matching.py │ ├── kalman_filter.py │ ├── linear_assignment.py │

Caltech-256 是一个图像物体识别数据集，包含 30608 张图片，256个物体类别，每类图片最少80张，最多827张。

著名的猫图像标注数据集（Cat Annotation Dataset），包含 10000张 各种类型和环境下猫的图像以及相应的猫轮廓位置标注信息。

Caltech-UCSD Birds 200 是一个鸟类图片数据集，包含 200 不同种鸟类，共计 11788 张图片。

【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。 【课程内容与收获】 本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。   【相关课程】 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923 《YOL

基于人工智能算法的matlab物体检测，可以检测多种物体，包括静态人物，以及动态视频等对物体进行检测，这对于入门物体检测有一定的帮助。