Yolov2源码Matlab版-目标检测与跟踪
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简介：
本项目为YOLOv2算法的MATLAB版本实现，专注于提供高效的物体检测与跟踪解决方案。适用于研究和教学用途。
关于Yolov2源码的Matlab版本收集、论文和其他资源分享如下：
1. 使用深度学习进行对象检测和跟踪；
2. 静态区域提案使用深度神经网络的可扩展对象检测，CVPR 14；
3. 选择性搜索对象识别，IJCV 2013；
4. R-CNN通过区域提议网络更快地实现实时对象检测，TPAMI 17；
5. MaskR-CNN [FacebookAI研究]；
6. YOLO只需查看一次统一的实时对象检测，ArXiv 1605；
7. YOLO9000更好、更快和更强，ArXiv 16_12；
8. YOLOv3增量改进，ArXiv 1804.08。
此外还有其他相关资源：
- SSD（单发MultiBox检测器），ECCV 16
- DSSD（反卷积单发检测器）
- RetinaNet用于对象检测的功能金字塔网络
- 密集物体检测的焦点损失
其它研究包括：
- 使用卷积网络过分集成识别、定位和检测，ICLR 14；
- LSDA通过适配压区进行大规模检测，ArXiv 14_11。
视频目标检测利用细管（Tube）技术以及基于卷积神经网络的从视频小管中检测目标的方法也在CVPR 2016中有相关研究。
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