目标专题

烟火目标检测数据集 7800张烟火检测带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍：数据集名称：烟火目标检测数据集数据集规模：图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2757 标注数量(xml文件个数)：2757 标注数量(txt文件个数)：2757 标注类别数：4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数：

YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪（车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计）

01：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪该项目利用YOLOv8作为目标检测模型，DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置，而DeepSort则负责关联这些检测结果，从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线在此基础上增加了用户

[数据集][目标检测]智慧农业草莓叶子病虫害检测数据集VOC+YOLO格式4040张9类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：4040 标注数量(xml文件个数)：4040 标注数量(txt文件个数)：4040 标注类别数：9 标注类别名称:["acalcerosis","fertilizer","flower","fruit","grey

目标检测-RT-DETR

RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) 是一种结合了 Transformer 和实时目标检测的创新模型架构。它旨在解决现有目标检测模型在速度和精度之间的权衡问题，通过引入高效的 Transformer 模块和优化的检测头，提升了模型的实时性和准确性。RT-DETR 可以直接用于端到端目标检测，省去了锚框设计，并且在推理阶段具有较高的速度。 RT-DET

目标检测-YOLOv3

YOLOv3介绍 YOLOv3 (You Only Look Once, Version 3) 是 YOLO 系列目标检测模型的第三个版本，相较于 YOLOv2 有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3 的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对 YOLOv3 改进和优势的介绍，以及 YOLOv3 核心部分的代码展示。相比 YOLOv2 的改进

SimD：基于相似度距离的小目标检测标签分配

摘要 https://arxiv.org/pdf/2407.02394 由于物体尺寸有限且信息不足，小物体检测正成为计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。标签分配策略是影响物体检测精度的关键因素。尽管已经存在一些针对小物体的有效标签分配策略，但大多数策略都集中在降低对边界框的敏感性以增加正样本数量上，并且需要设置一些固定的超参数。然而，更多的正样本并不一定会带来更好的检测结果，事实上，过多的正样本

MATLAB中的矩阵在目标规划中的应用_以linprog为例

目标规划是一种数学规划方法，它允许在多个目标之间进行权衡，以找到最优解。在MATLAB中，可以使用优化工具箱中的函数来求解目标规划问题。例如，`linprog` 函数可以用于求解线性规划问题，而 `fmincon` 函数可以用于求解有约束的非线性规划问题。对于多目标规划，可以使用 `fgoalattain` 函数来求解，该函数允许设置目标函数希望达到的目标值和权重。在数学方程模型建立完成之

目标检测常见数据集格式

目标检测常见的数据集格式COCO、YOLO、VOC、DATA。 1、COCO 数据标注格式JSON，JSON文件中包含多个关键字段，如info、images、annotations等，分别存储了数据集的基本信息、图像信息和标注信息 COCO数据集的下载官网地址：http://cocodataset.org/#download 2014年数据集的下载 train2014：http://imag

[数据集][目标检测]抽烟检测数据集VOC+YOLO格式22559张2类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：22559 标注数量(xml文件个数)：22559 标注数量(txt文件个数)：22559 标注类别数：2 标注类别名称:["cig-pack","smoke"] 每个类别标注的框数： cig-pack 框数 = 2

深度学习目标分类目标检测多目标跟踪基础进阶

深度学习目标分类目标检测多目标跟踪基础进阶 flyfish 深度学习基础文章名称链接深度学习基础 - 直线链接深度学习基础 - 梯度垂直于等高线的切线链接深度学习基础 - 向量投影链接一阶优化算法（如梯度下降）和二阶优化算法（如牛顿法）与泰勒级数链接Eigen中的array() square() asDiagonal()链接普通的矩阵乘法和Strassen矩阵乘法算法的比较代码

军事目标无人机视角检测数据集 3500张坦克带标注voc

数据集概述该数据集包含3500张无人机拍摄的图像，主要用于坦克目标的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）标准进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型。数据集特点目标明确：专注于坦克这一特定军事目标的检测。多样视角：图像采集自无人机的不同飞行高度和角度，涵盖了各种环境下的坦克图像。高质量标注：每个坦克实例都被精确标注，包括位置信息和类别

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：8068 标注数量(xml文件个数)：8068 标注数量(txt文件个数)：8068 标注类别数：3 标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"] 每个类别

CVPR 2024最新论文分享┆YOLO-World：一种实时开放词汇目标检测方法

论文分享简介本推文主要介绍了CVPR 2024上的一篇论文《YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection》，论文的第一作者为Tianheng Cheng和Lin Song，该论文提出了一种开放词汇目标检测的新方法，名为YOLO-World。论文通过引入视觉-语言建模和大规模预训练解决了传统YOLO检测器在固定词汇检测中的局限性。论

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2890 标注数量(xml文件个数)：2890 标注数量(txt文件个数)：2890 标注类别数：5 标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"] 每个类别标

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍 YOLOv2（You Only Look Once version 2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由Joseph Redmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时，显著提升了检测的精度和泛化能力，成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理 YOLOv2

代码随想录Day 36|滑铁卢了,leetcode题目：1049.最后一块石头的重量、494.目标和、474.一和零

提示：DDU，供自己复习使用。欢迎大家前来讨论~ 文章目录动态规划一、题目题目一：1049.最后一块石头的重量II解题思路：题目二：494.目标和动态规划（二维dp数组）#动态规划（一维dp数组）题目三： 474.一和零解题思路：总结动态规划有点难了，之前差的有点多，找时间补一、题目题目一：1049.最后一块石头的重量II leetcode题目链接

目标检测-YOLOv8

YOLOv8 YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它在 YOLOv7 的基础上进行了多项改进，主要侧重于进一步提升推理速度、检测精度以及模型的通用性。与之前版本相比，YOLOv8 引入了新的技术和优化策略，使其在多个方面更具优势。相比 YOLOv7 的改进与优势更加轻量化的网络架构 YOLOv8 进一步简化了网络结构，引入了新型的 EfficientRep 主干网络，在保证性能

逻辑回归与线性回归的目标函数和应用场景比较

概述逻辑回归和线性回归是两种常用的预测模型，它们在目标函数和应用场景上存在显著差异。本文将详细比较这两种回归模型，并提供相应的代码示例。线性回归线性回归是一种预测连续数值的模型，其目标是找到特征( X )和目标变量( Y )之间的线性关系。线性回归的目标函数是最小化预测值和实际值之间的平方差，即均方误差（MSE）。目标函数线性回归的损失函数是均方误差： [ J(\theta)

在 Jenkins 上通过 SSH 控制 Windows 目标计算机时，出现中文乱码

文章目录问题描述1. 确认 Windows 环境的字符编码步骤 1：检查 Windows 命令行编码步骤 2：临时设置命令行编码为 UTF-8步骤 3：永久修改编码 2. 确保 Jenkins 配置正确的编码步骤 1：配置 Jenkins 系统级别编码步骤 2：配置 Jenkins 环境变量 3. 配置 SSH 客户端和服务器的编码步骤 1：配置 OpenSSH步骤 2：重新启动 SSH

828华为云征文｜采用华为云Flexus云服务器X实例部署YOLOv3算法完成目标检测

文章目录一、前言1.1 开发需求1.2 Flexus云服务器介绍1.3 YOLOv3目标检测算法1.4 客户端开发思路1.5 客户端运行效果二、服务器选购2.1 登录官网2.2 选购服务器2.3 选择服务器区域2.4 选择服务器规格2.5 选择系统镜像2.6 选择存储盘2.7 配置密码2.8 配置云备份2.9 确认配置2.10 立即购买2.10 后台控制台三、服务器登录3.1 查看服务

宠物狗检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

宠物狗检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1roegkaGAURWUVRR-D7OzzA?pwd=dxv6 提取码：dxv6 数据集信息介绍：共有20580 张图像和一一对应的标注文件标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。标注的对象共有以下几种：狗的类

linux 使用ffpmeg 发现转化目标必须是一个路径

一直有个疑惑就是使用ffpmeg转码时，源文件和目标文件到底可以传URL地址还是必须为路径下面就将实验请看如下代码：当源文件为一个URL地址时，目录为地址时转码不成功 /usr/local/ffmpeg/bin/ffmpeg --ss 00:00:00 -t 0.01 -i http://www.baidu.com/1.mp4 -y -q:v 2 -f image2 h

目标检测-YOLOv10

YOLOv10 是 YOLO 系列的最新版本，进一步推动了目标检测技术的发展。它在前代（YOLOv9）的基础上进行了更多优化和改进，使得模型在复杂场景、实时性以及精度方面取得了更高的突破。YOLOv10 将高效的架构设计与新颖的技术结合，适应各种应用场景，包括自动驾驶、智能监控、机器人视觉等。 YOLOv10 的主要改进与特点全新的 Backbone 主干网络 YOLOv10 采用了 Ef

目标检测-小目标检测方法

小目标检测是计算机视觉中的一个挑战性问题，因为小目标往往在图像中占据的像素较少，容易被背景或其他物体干扰。为了有效地进行小目标检测，研究人员和工程师提出了多种方法和算法来提高检测精度。以下是一些针对小目标检测的有效方式和算法： 1. 高分辨率输入方法：提高输入图像的分辨率可以使小目标在图像中占据更多的像素，从而提高检测的精度。这通常需要在网络的输入层使用更高分辨率的图像，但也会增加计算负担

＜数据集＞二维码识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：1601张标注数量(xml文件个数)：1601 标注数量(txt文件个数)：1601 标注类别数：1 标注类别名称：['QR'] 序号类别名称图片数框数1QR16016286 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画水平矩形框图片示例：标注示例：