目标检测

目标检测之数据增强数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码：对图像及其对应的标注文件（XML格式）进行数据增强，并将增强后的图像和标注文件保存到指定的目录中

激光雷达学习-信噪比SNR与信背比SBR2025.7.11本文详细解析单光子激光雷达（SPAD LiDAR）中信噪比（SNR）和信背比（SBR）的计算方法及其核心意义。这两个参数是评估系统性能、理解探测极限和优化设计的关键指标。

目标检测：视觉系统中的CNN-Transformer融合网络无人机（UAVs）在城市自动巡逻中发挥着重要作用，但它们在图像识别方面面临挑战，尤其是小目标检测和目标遮挡问题。此外，无人机的高速飞行要求检测系统具备实时处理能力。

使用LLaMA-Factory微调Qwen2.5-VL-3B 的目标检测任务-数据集格式转换（voc 转 ShareGPT）ShareGPT 格式就是多轮对话的 list，每条数据如下：注意：字段是 "from" 而不是 "role"；

论文解析篇 | YOLOv12：以注意力机制为核心的实时目标检测算法前言：Hello大家好，我是小哥谈。长期以来，改进YOLO框架的网络架构一直至关重要，但尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，相关改进仍主要集中在基于卷积神经网络（CNN）的方法上。这是因为基于注意力机制的模型无法达到基于CNN模型的速度。本文提出了一个以注意力机制为核心的YOLO框架即YOLOv12，它在利用注意力机制性能优势的同时，能达到之前基于CNN模型的速度。实验证明，YOLOv12在准确性上超越了所有流行的实时目标检测器，同时速度也具有竞争力。🌈

YOLO11 目标检测从安装到实战YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域的经典算法，凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的 YOLO11 在模型结构和性能上进一步优化，本文将从环境搭建到实战应用，详细讲解 YOLO11 的使用方法，适合新手快速上手。

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：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)

【目标检测之Ultralytics预测框颜色修改】在 Ultralytics YOLOv8 中修改预测框颜色为红色，以下是三种实用方案：在调用 results.plot() 时直接指定颜色参数：

昵称是6硬币

(DETR)End-to-End Object Detection with Transformers论文精读（逐段解析）论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872 CVPR 2020 Facebook AI 发布

【图像处理基石】如何检测到画面中的ppt并对其进行增强？我们介绍一个使用Python进行PPT检测并校正画面的实现方案。这个方案主要利用OpenCV进行图像处理，通过边缘检测和透视变换技术来识别并校正PPT画面。

yolo8实现目标检测# 推荐使用官方 MPS 后端（Apple Metal 加速）确认是否使用了 Apple MPS：# True 表示支持

激光雷达信号提取方法对比梳理2025.7.8以下是针对二维Gm-APD（盖革模式雪崩光电二极管）激光雷达信号提取算法的综合梳理，结合传统方法与最新研究成果（截至2024年），并基于SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）等指标进行性能对比分析。

【论文解读】Referring Camouflaged Object Detection论文题目：Referring Camouflaged Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.07532 代码链接：https://github.com/zhangxuying1004/RefCOD 录用期刊：TPAMI 2025 论文单位：南开大学

【保姆级目标检测教程】Ubuntu 20.04 部署 YOLOv13 全流程（附训练/推理代码）YOLOv13 是 YOLO 系列的全新一代实时目标检测框架，在保持极高推理速度的同时显著提升了检测精度，广泛适用于嵌入式部署、工业质检、智能安防等多种场景。该版本提供了 Nano、Small、Large、X-Large 四种模型规格，用户可以根据计算资源和具体任务需求灵活选择最适合的模型。

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要知道图片中有什么物体，还要知道这些物体在哪里（用方框标出来）。

CSGO 训练数据集介绍-2,427 张图片 AI 游戏助手游戏数据分析📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~本项目是一个专注于《CS:GO》游戏场景中目标检测的计算机视觉数据集，共包含约 2,427 张图像，主要用于训练深度学习模型在游戏环境中识别和检测玩家、武器等目标的精准位置与类别。

要努力啊啊啊

YOLOv3-SPP Auto-Anchor 聚类调试指南！在使用 YOLOv3-SPP 进行目标检测任务时，anchor boxes 是影响检测性能的重要因素。YOLOv3-SPP 使用 anchor-based 模式，因此：

三维目标检测|Iou3D 代码解读一本文对OpenPCDet项目中的iou3d模块中的iou3d_nms_kernel.cu代码进行解读，本次解决的函数是box_overlap，它的输入是两个包围盒，输出是两个包围盒在bev下的重叠面积，计算流程是

YOLOv13震撼发布：超图增强引领目标检测新纪元YOLOV13最近发布了，速速来看。论文标题：YOLOv13：融合超图增强的自适应视觉感知的实时目标检测

埃菲尔铁塔_CV算法

基于 TOF 图像高频信息恢复 RGB 图像的原理、应用与实现TOF（Time of Flight，飞行时间）技术是一种通过测量光脉冲从发射到接收的时间差来计算距离的技术。其基本原理为：TOF 相机发射出经过调制的光信号（如连续波调制、脉冲调制等），这些光信号遇到场景中的物体后发生反射，被相机的传感器接收。由于光的传播速度是已知的（在真空中约为\(c = 3×10^8m/s\) ，在空气中也近似此值），根据发射光与反射光之间的时间延迟t，结合公式\(d = \frac{1}{2}ct\)（这里除以 2 是因为光走了发射到物体再反射回相机的往返路程），就能计算出