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在刚刚结束的PyImageConf2018会议上，大名鼎鼎的Dlib库的创建者Davis King做了一个关于目标检测的报告，并举办了关于Dlib的含有40个新的开源Demo的各种计算机视觉与机器学习技术演示的WorkShop。展示了Dlib的强大锐利，是学习Dlib使用的绝佳资料，作者已将相关PPT、代码、数据开源，非常值得推荐！
Davis King本尊一直供职于工业界，热衷开源技术分享，最近今年尤其关注于计算机视觉与深度学习工具的构建，Dlib库中无论是其传统的HOG+SVM目标检测、高精度超快速广泛使用的人脸对齐，还是基于CNN的目标检测与人脸验证，Dlib每一次新特性和Demo的添加，几乎都是将学术界state-of-the-art技术实用化，令人印象深刻！
Github地址：
https://github.com/davisking/pyimageconf2018
项目演示了dlib训练、运行物体检测的示例python程序。
001——训练HOG检测器；
002——运行HOG检测器；
003——为人脸特征点检测制作人脸图像数据和XML文件；
004——训练人脸特征点检测模型；
005——运行人脸特征点检测模型；
006——匈牙利算法；
007——8像素步长的HOG检测；
008——制作包围盒回归训练数据集；
009——训练目标检测中包围盒回归模型；
010——检测人脸并进行精确的包围盒回归定位；
011——全局最优化方法（这是Davis King强烈安利的新特性！）；
012——训练包围盒回归模型并进行超参数搜索；
013——在视频中检测人脸并进行包围盒回归位置提精和卡尔曼滤波；
014——可分离滤波器；
015——训练nuclear norm的HOG检测器；
016——运行nuclear norm的HOG检测器；
017——训练多个HOG检测器；
018——运行多个HOG检测器；
019——训练多个HOG检测器并进行超参数优化；
020——图像哈希；
021-023——使用联通域分析进行斑点检测，并进行速度优化；
024——边缘检测并找直线；
025-026——通过梯度计算亮斑；
027——霍夫变换；
028-034——通过霍夫变换定位图像中的纸张；
035——通过mbd方法定位视频中旋转的指尖陀螺；
036——通过MSER进行文本检测；
037——训练RBF核的SVM的二类问题，自动优化最优参数（Dlib中的AutoML）；
038——求和运算的缓存SIMD优化；
039——多线程数据加载；
040——使用CUDA进行矩阵运算加速。