ObjectDetection

1. NanoDet

NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势：

• 超轻量级：模型文件大小仅 1.8m；
• 速度超快：在移动 ARM CPU 上的速度达到 97fps（10.23ms）；
• 训练友好：GPU 内存成本比其他模型低得多。GTX1060 6G 上的 Batch-size 为 80 即可运行；
• 方便部署：提供了基于 ncnn 推理框架的 C++ 实现和 Android demo。

2. DeepSort

DeepSort的核心思想主要分为两块，一块可以简单称为Deep，另外一个可以称为Sort，背后的算法支持分别基于深度学习模型与卡尔曼滤波，是典型的结合深度学习与传统方法的混合算法框架实现了比较稳定的跟踪效果. 多对象目标跟踪.