Tăng tốc thử nghiệm Object Detection với MMDetection

Object detection đơn giản sử dụng Template Matching và OpenCV

[YOLO series] p1. Lý thuyết YOLO và YOLOv2

SORT - Deep SORT : Một góc nhìn về Object Tracking (phần 1)

Understanding YOLOX: A Breakthrough in Object Detection - Paper Explanation

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Imbalance Problem in Object Detection

Training YOLOv5 with Custom Datasets Using Colab

Deformable DETR: Phương pháp tiếp cận end-to-end cho bài toán object detection

YOLO series p2: Xây dựng YOLO từ đầu

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