机器人行人识别与跟随(只有链接)

1、目标识别

OpenPose 基于OpenCV DNN 的多人姿态估计

基于OpenCV使用OpenPose进行多个人体姿态估计

Opencv之HOG特征与SVM相结合的人体检测

行人检测 基于 OpenCV 的人体检测

基于opencv的行人检测(支持图片,视频)

opencv︱opencv中实现行人检测:HOG+SVM(二)

Tensorflow+OpenCV实战行人检测(笔记)

基于Tensorflow和Opencv的行人检测   细致

行人检测--OpenCV与TensorFlow SSD对比  

 

C++ opencv-3.4.1 调用tensorflow训练好的模型进行物体检测

基于opencv dnn模块 的caffe模型的调用
OpenCV调用TensorFlow预训练模型
OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型

 

目标检测之车辆行人(tensorflow版yolov3-tiny) 网络分析

windows 10 基于Tensorflow的街头行人检测实验

目标检测算法SSD用于行人检测(二):训练和测试SSD网络

2、跟踪

目标跟踪的深度学习方法与opencv下的KCF方法(有python代码)

代码参考(C++):opencv3使用KCF或TLD跟踪

目标跟踪算法----KCF进阶(基于KCF改进的算法总结)

 

你可能感兴趣的:(深度学习)