火焰烟雾数据集 yolov5火焰烟雾检测，火焰烟雾报警系统，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

基于自适应形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

雷达信号处理代码，包括： 1、目标检测仿真，仿真了恒虚警下目标检测性能； 2、一维距离像，仿真了脉冲压缩下的距离高分辨原理； 3、二维距离像，仿真了实孔径成像； 4、SAR，基于RD算法仿真了SAR成像。

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该资源包含：yolov8n.pt，yolov8s.pt，yolov8m.pt，yolov8l.pt，yolov8x.pt目标检测预训练权重文件

内涵多种增广方法，包括随机裁剪、cutout、镜像翻转、旋转、mosaic等7种方法，对目标检测图像与标签文件同时增广，格式VOC

显著性目标检测相当于语义分割中的二分类任务(包含背景) 项目里包含了DUTS数据集，对预处理transform的重新实现，利用混淆矩阵计算网络的性能，对预训练权重的迁移学习等等 对dataset的init方法重新编写的话，可以完成别的u2net的二分类任务