本文基于高性能FPGA(Altera的Stratix II系列)详细介绍了一种数字波束形成器(DBF)、动目标检测器(MTD)和恒虚警检测器(CFAR)的单芯片集成设计方案,最后对其性能特性和改进方向做了初步的分析讨论,以满足更高性能要求时的设计实现。

安全帽数据集共含有 6696 张图片，以及对应的 6696 个 VOC 格式的 xml 标注文件，以下四个python脚本文件作用分别是对voc格式的xml标注文件进行转换yolo格式的txt文件，以及按照比例划分数据集。 文件目录结构： ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py ├───Yolo2Voc.py

直接下载修改两个文件夹路径的路径，然后执行程序代码即可完成旋转目标检测标注信息的转换哦！！！

深度学习中单阶段检测算法YOLO对黑烟车的识别 数据集包含521张黑烟车照片，包括大巴 小型汽车 卡车等黑烟车

标注好的香烟数据集，用于yolo目标检测训练

异物碎片(FOD)检测在机器学习和计算机视觉领域引起了越来越多的关注。介绍了一个名为FOD in Airports (FOD-A)的FOD图像数据集。FOD-A还提供了标记的环境条件。因此，每个注释实例进一步分为三个光照级别类别(明亮、昏暗和黑暗)和两个天气类别(干燥和潮湿)。 标注格式为：YOLO、VOC 包含31个类别，分别是： Battery Bolt BoltWasher ClampPart MetalPart Cutter PlasticPart LuggageTag Nail Pliers Label Washer Wrench FuelCap Nut MetalSheet Hose AdjustableClamp AdjustableWrench BoltNutSet Hammer LuggagePart PaintChip Pen Rock Screw Screwdriver Wire SodaCan Tape Wood

教程请参考：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/131387425 欢迎浏览我的最新资源，这个全面的资源是为了帮助研究人员和开发者在火灾预防和安全监控领域取得突破而设计的。本资源包含以下几个关键部分： 1、火焰数据集：精心策划和注释的高质量火焰图像集，覆盖了不同类型和大小的火焰场景。这个数据集对于训练和测试火焰检测算法至关重要。 2、代码：完整的YOLOv8算法实现代码，针对火焰检测进行了优化。代码清晰、注释详细，易于理解和定制。 3、GUI界面：为了更方便地使用和展示火焰识别模型，我复现了一个直观的图形用户界面（GUI）。这个界面不仅易于操作，还可以实时展示检测结果。 4、内置训练好的模型文件：为了让用户能够即刻使用该工具，我提供了一个已经在火焰数据集上训练好的YOLOv8模型。这个模型经过精心训练，具有高精度和良好的泛化能力。 此外，我还提供了详细的安装和使用指南，帮助您轻松地部署和运行这个系统。无论您是在进行学术研究，还是在开发商业应用，这个资源都将是您不可或缺的工具。期待您的下载和反馈！

基于YOLOv5+DeepSort的车辆跟踪完整代码，关于代码运行介绍和调试运行的效果可见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/124602633，内附环境配置教程，敬请参考

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旋转目标框标注工具 用于yolo、centernet模型的数据集制作与训练 下载配置环境： pip install labelimg pip install pyqt5 运行setup.py