1、YOLOV5训练好的飞鸟检测检测模型，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv3训练好的飞鸟检测检测模型，包括yolov3-bird.pt和yolov3_tiny-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv3训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov3-fire_smoke.pt和yolov3_tiny-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、采用pytrch框架，代码是python的 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型，包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个训练好的模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、有QT界面 4、采用pytrch框架，代码是python的

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展，计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题，提出一种改进的Faster R-CNN模型，在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元，进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率，用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率，其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明，模型的mAP最好成绩能达到93.76%，最高检测速度达到了13.79 f/s.

matlab小波变换算法代码小波显着性 基于小波变换的低阶特征显着性检测模型 该代码用于使用基于Wavelet变换的低级特征来计算自下而上的显着性图。 这是以下出版物的修订版，可以在网络上公开发行。 使用此代码时，请引用以下论文。 参考： Nevrez Imamoglu，Weisi Lin和Yuming Fang：一种基于小波变换的使用低级特征的显着性检测模型。 IEEE Transactions on Multimedia 15（1）：96-105（2013年1月） 运行代码： 请使用“ mainSaliencyMap.m”文件在matlab命令窗口中运行matlab代码： >> mainSaliencyMap 免责声明：提供的Matlab代码仅用于评估算法。 对于以任何方式使用本准则引起的任何损失，本准则的作者或所属单位概不负责。 请使用代码，后果自负。

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此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现