[Paper Explain] Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection

Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 1)

Understanding YOLOX: A Breakthrough in Object Detection - Paper Explanation

[Paper Explain] Thủ thuật làm tăng độ chính xác cho các mạng Object Detection

[Paper Summary] YOLOR: A New Trend in Computer Vision?

Sau khi bỏ được anchor, trong tương lai object detection sẽ bỏ được hoàn toàn NMS?

YOLO series p2: Xây dựng YOLO từ đầu

Phát hiện vật thể chuyển động bằng cách sử dụng giải thuật trừ nền

[YOLO series] p1. Lý thuyết YOLO và YOLOv2

[Paper Explain] Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection

Imbalance Problem in Object Detection

Training YOLOv5 with Custom Datasets Using Colab

Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 2)

[Paper Explain] Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimation for Dense Object Detection

CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection - Hướng đi mới trong bài toán Object Detection

[Paper Explain] Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

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

Tăng tốc thử nghiệm Object Detection với MMDetection

Tổng hợp kiến thức từ YOLOv1 đến YOLOv5 (Phần 3)

Object detection: Speed and Accuracy (Faster R-CNN, R-FCN, SSD, FPN, RetinaNet and YOLOv3)

Object detection đơn giản sử dụng Template Matching và OpenCV