Tăng tốc thử nghiệm Object Detection với MMDetection
Object detection: Speed and Accuracy (Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3)
[YOLO series] p1. Lý thuyết YOLO và YOLOv2
SORT - Deep SORT : Một góc nhìn về Object Tracking (phần 1)
Deformable DETR: Phương pháp tiếp cận end-to-end cho bài toán object detection
Imbalance Problem in Object Detection
[Paper Explain] Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection - Hướng đi mới trong bài toán Object Detection
[Paper Explain] Thủ thuật làm tăng độ chính xác cho các mạng Object Detection
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 1)
[Paper Explain] Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection
Understanding YOLOX: A Breakthrough in Object Detection - Paper Explanation
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 3)
[Paper Explain] Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimation for Dense Object Detection
[Paper Summary] YOLOR: A New Trend in Computer Vision?
YOLO series p2: Xây dựng YOLO từ đầu
Object detection đơn giản sử dụng Template Matching và OpenCV
[Paper Explain] Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection
Sau khi bỏ được anchor, trong tương lai object detection sẽ bỏ được hoàn toàn NMS?
Phát hiện vật thể chuyển động bằng cách sử dụng giải thuật trừ nền
Training YOLOv5 with Custom Datasets Using Colab
Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 2)