本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

1.领域：matlab，基于小波变换和小波重构的图像融合算法 2.内容：基于小波变换和小波重构的图像融合matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于基于小波变换和小波重构的图像融合算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于小波变换的图像融合算法 并用MATLAB方针实现该算法

这是个人根据网络上的代码改进而成，实现了matlab小波变换的数字图像处理的功能

基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.基于YOLOv5的旋转目标检测系统源码+数据集+模型.

这是一批机场卫星可将光成像图片集，一共1000张，图片尺寸为10241024，彩图。数据集包含一类目标：机场。数据集已经打好标签，表格格式为pascal voc 格式（xml文件)。可用于目标检测算法的研究。

yolov5口罩检测，数据集训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹中，附有代码和检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩：face_mask 和不戴口罩。

依然是来自于codeproject的小波变换库，哪个版本好只能是见仁见智了

object_detection，目标检测文件。下载的protos包里只有string_int_label_map.proto这个文件，没有string_int_label_map_pb2.py文件，运行时会出现错误。自己去生成pb2文件比较麻烦。上传的这个string_int_label_map_pb2.py本机可正常使用。

安装openvino及猫狗目标检测（实验报告）