包含三个压缩包分别是: Pets2009行人检测数据集view1包含 pos-norm64x128：2514个正样本（64x128） neg:5000负样本 view_1(png):视频转换后的png格式源图片,由于上传大小限制，只上传100张。

通过强大的协作模型和样本选择（RCMSS）进行在线多对象跟踪 这是RCMSS算法[1]的Matlab实现。 可以使用名为MultiObjectTrackingMain.m的Matlab文件对代码进行测试，并且可以在PETS2009 S2L1测试序列上对该代码进行测试[7]。 代码依赖关系： [3]中的P.Dollár工具箱 P.Dollár等人的预训练行人探测器。 在[4]中 2005年PASCAL视觉对象类别挑战赛的开发套件[5] [6]中介绍的基于稀疏性的跟踪器代码 参考： [1] M

covid社交距离检测 该项目是使用OpenCV和Tensorflow在Python中实现的社交疏远检测器。 可获得的结果如下： 您可以使用此 安装 要求 可以通过以下命令安装所有要求： pip install -r requirements.txt 下载Tensorflow模型 在我的项目中，我使用了faster_rcnn_inception_v2_coco模型。 我无法将其上传到github，因为它太重了。 运行项目 校准 跑 python calibrate_with_mouse.py