Tensorflow (TF-Slim)实现的YOLO v3 目标检测

本文发表在国际知名遥感杂志JARS上，内容涉及合成孔径雷达（SAR）和地面运动目标检测(GMTI)，对偏置天线相位中心技术（DPCA）和沿航迹干涉技术（ATI）进行了理论建模和系统全面地性能对比。具有相当的参考价值，欢迎引用。

“＃卡检测到flyai”

基于yolov5的旋转目标检测.zip

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三种方法实现图像融合，GUI界面实现，小波变换，适合初学者使用

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EWT 能够对原始信号的 Fourier 谱进行自适应划分，并对每个分割区 间内构造相对应的小波滤波器，通过构造的正交小波滤波器组来 提取调幅-调频成分，从而能够准确提取分量信号。由于经验小波 变换是在小波变换的框架下提出的，因此具有完备的理论基础和 较快的计算速度，能够避免 EMD 中存在的问题。

图像处理的小波变换+二值化+Canny检测

INRIA Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据，可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。