文章目录基于深度学习的行人多目标跟踪方法0 引 言1 基于检测的跟踪基本概念2 行人多目标检测与跟踪2.1 目标检测2.1.1 基于 Faster R-CNN 的目标检测2.1 2 基于 SSD 的目标检测2.1 3 基于 YOLO 的目标检测2.1.4 其他检测器2.2 特征提取2.2.1 基于 CNN 的特征提取2.2.2 基于 Siamese 的特征提取2.2.3 基于 LSTM 的特征提取

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转载地址针对作者的讲解，进行浓缩精华，并做相关的笔记。01前言初学者往往不理解模型“大”、“小”的真正含义，就简单的选取计算量作为评价指标，疯狂砍计算量（backbone 换 MobileNet/ShuffleNet、Conv 换成 DepthWise Conv、以及一些奇奇怪怪的融合结构等等），把模型计算量砍了将近 10 倍，结果一部署发现速度并没有快多少，反而是把最初的 ResNet 简单砍掉

基于深度学习的医学图像分割技术研究进展闫 超，孙占全，田恩刚，赵杨洋，范小燕摘 要医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用，也是其他医学图像处理方法的基础。随着计算机硬件性能的提高，基于深度学习的图像分割技术已成为处理医学图像的有力工具，被广泛应用于各种医学图像分割任务中。文中介绍了常见的医学图像种类及其特点，对近些年涌现出的图像分割算法进行了分析和对比，部分算法已经成功应用到脑组织、肺部和血管等部

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