目標檢測是計算機視覺領域最核心的技術之一，應用面非常廣泛。
這裡總結了245個目標檢測開源專案給大家練習。具體到人體、交通、醫療、工業、開放世界、3D目標、小目標等16個分類。
其中包括多個基於YOLOv5、v7、v8的人臉識別、人體識別應用。
在交通領域，涵蓋車輛與車牌檢測、道路與事故檢測、交通標識檢測、駕駛行為檢測等。
此外還有醫療、工業、開放世界、小目標、少樣本等多個方向的目標檢測應用。以及採用注意力機制、脈衝神經網路等等的改進方法。
一共245個目標檢測開源專案，分享給大家練習。
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可以發現，實際應用中，YOLOv5-v8這幾個版本出現的頻率更高。因為這幾個版本更為穩定，適應性更好。
當然學術界還是很卷，最近剛剛更新了YOLOv11，在 COCO 資料集上mAP得分更高。至於落地應用的效果如何，還需要實際檢驗。
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課程從基礎開始，帶你探索目標檢測發展前沿與魯棒性進展。為你精讀目標檢測經典論文，並詳解論文程式碼。
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