目标检测

SAR目标检测Multi-Stage with Filter Augmentation 多阶段滤波器增强(MSFA)

[从0开始轨迹预测][NMS]：NMS的应用（目标检测、轨迹预测）非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉中广泛应用的算法，主要用于消除冗余和重叠的边界框。在目标检测任务中，尤其是在使用诸如R-CNN系列的算法时，会产生大量的候选区域，而这些区域可能存在大量的重叠。为了解决这个问题，使用NMS算法来保留最有可能的区域，同时抑制其他冗余或重叠的区域。

[数据集][目标检测]桥梁检测数据集VOC+YOLO格式1116张1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)：1116 标注数量(xml文件个数)：1116 标注数量(txt文件个数)：1116 标注类别数：1 标注类别名称:["bridge"] 每个类别标注的框数： bridge 框数 = 1133 总框数：1133 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者

ICCV2023论文速览目标检测相关many anomaly detection and localization methods use pre-trained networks and non-parametric modeling to estimate encoded feature distribution. However, these methods neglect the impact of position and neighborhood information on the distribution of normal

目标检测俯瞰总览资料汇总想要快速了解一个行业，最好的办法是去阅读综述性质资料。本篇位文章将汇总目标检测技术方面的综述性资料，适合产品设计人员、产品经理、项目经理、目标检测技术初学者等通过资料快速了解入门目标检测技术。

[数据集][目标检测]水面垃圾水面漂浮物检测数据集VOC+YOLO格式3749张1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)：3749 标注数量(xml文件个数)：3749 标注数量(txt文件个数)：3749 标注类别数：1 标注类别名称:["floating"] 每个类别标注的框数： floating 框数 = 6613 总框数：6613 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：图片分辨率均为416x416 特别

YOLO在目标检测与视频轨迹追踪中的应用在计算机视觉领域，目标检测与视频轨迹追踪是两个至关重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，目标检测与视频轨迹追踪的性能得到了显著提升。YOLO（You Only Look Once）作为目标检测领域的代表性算法，凭借其高效的检测速度和良好的检测精度，成为了众多应用场景中的首选算法。本文将从YOLO算法的基本原理出发，探讨其在目标检测与视频轨迹追踪中的应用，并详细分析其在处理视频数据时的优势与挑战。

人工智能--目标检测欢迎来到 Papicatch的博客文章目录🍉引言🍉概述🍈目标检测的主要流程通常包括以下几个步骤🍍数据采集

[数据集][目标检测]游泳者溺水检测数据集VOC+YOLO格式4599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)：4599 标注数量(xml文件个数)：4599 标注数量(txt文件个数)：4599 标注类别数：2 标注类别名称:[“drowning”,“swimming”] 每个类别标注的框数： drowning 框数 = 2578 swimming 框数 = 3439 总框数：6017 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类

目标检测算法的研究现状目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出感兴趣的目标物体。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，并在自动驾驶、智能安防、人脸识别等领域得到了广泛应用。本文将对目标检测算法的研究现状进行综述，分析多种检测算法的优势与不足，并探讨其发展趋势和研究方向。同时，将结合实际代码算法解释与实现，以期为读者提供深入的理解。

[数据集][目标检测]金属架螺栓螺丝有无检测数据集VOC+YOLO格式857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)：857 标注数量(xml文件个数)：857 标注数量(txt文件个数)：857 标注类别数：3 标注类别名称:["noscrew","screw","sidescrew"] 每个类别标注的框数： noscrew 框数 = 99 screw 框数 = 3864 sidescrew 框数 = 1638 总框数：5601 使用标注

[数据集][目标检测]游泳者溺水检测数据集VOC+YOLO格式8275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)：8275 标注数量(xml文件个数)：8275 标注数量(txt文件个数)：8275 标注类别数：4 标注类别名称:["Drowning","Drowning-headdown","Person out of water","Swimming"] 每个类别标注的框数： Drowning 框数 = 8835 Drowning-

奔袭的算法工程师

毫米波雷达深度学习技术-2.1~2.2深度度量学习和成对方法有几种雷达应用程序旨在对一组预定义的类别进行分类，例如不同的人类活动或手势。然而，在实际环境中，存在的类不仅仅是预定义的类，这就把问题变成了一个开放集的分类任务。开放集分类意味着网络应该能够检测输入是否属于预定义或已知类之一。对于基于雷达的手势识别，这可能是随机的身体动作或手部动作，而不是手势，例如抓鼻子或伸手去拿一杯水。传统的深度学习分类器使用一个全连接层，并将softmax激活作为最终层，并使用交叉熵损失来训练网络。softmax 激活将类分数映射到已知类的概率分布。因此，已知类的概率加起来为 1。不

LW-DETR: A Transformer Replacement to YOLO for Real-Time Detection论文链接：http://arxiv.org/abs/2406.03459代码链接：https://github.com/Atten4Vis/LW-DETR

论文阅读之旋转目标检测ARC:《Adaptive Rotated Convolution for Rotated Object Detection》论文link：link code：code ARC是一个改进的backbone，相比于ResNet，最后的几层有一些改变。

[数据集][目标检测]婴儿状态睡觉哭泣检测数据集VOC+YOLO格式7109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)：7109 标注数量(xml文件个数)：7109 标注数量(txt文件个数)：7109 标注类别数：3 标注类别名称:["Cry","Normal","Sleep"] 每个类别标注的框数： Cry 框数 = 2708 Normal 框数 = 2781 Sleep 框数 = 1750 总框数：7239 使用标注工具：labelI

YOLOv8目标检测在RK3588部署全过程这是一个关于从电脑安装深度学习环境到实现YOLOv8目标检测在RK3588上部署的全过程。本人配置：1，一台笔记本

边界框在目标检测中的作用与应用目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频中识别和定位感兴趣的目标。边界框（Bounding Box）是目标检测中常用的一种表示方法，用于确定目标在图像中的确切位置。本文将详细探讨边界框的概念、它在目标检测中的角色，以及在实际应用中的重要性。

八、yolov8模型预测和模型导出(目标检测)模型训练完成后，找到训练文件生成文件夹，里面包含wights、过程图、曲线图。1、在以下文件夹中放入需要预测的图； 2、找到detect文件下的predict.py文件，修改以下内容。 3、右键点击运行，开始预测。预测结果如下。

[数据集][目标检测]围栏破损检测数据集VOC+YOLO格式1196张1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)：1196 标注数量(xml文件个数)：1196 标注数量(txt文件个数)：1196 标注类别数：1 标注类别名称:["broken"] 每个类别标注的框数： broken 框数 = 1619 总框数：1619 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框重要说明：暂无特别声明：本数据集不对训练的模型或者