目录 摘要 关键词 第一章 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 国内外研究现状 1.4 研究内容和方法 1.5 论文结构 第二章 YOLOv3算法原理 2.1 YOLOv3算法概述 2.2 YOLOv3算法网络结构 2.3 YOLOv3算法训练过程 2.4 YOLOv3算法优缺点 2.4.1 YOLOv3算法优点 2.4.2 YOLOv3算法缺点 第三章 目标检测算法研究 3.1 目标检测算法概述 3.2 传统目标检测算法 3.3 深度学习目标检测算法 3.4 目标检测算法评价指标 3.4.1 精度指标 3.4.2 IOU指标 3.4.3 MAP指标 第四章 基于YOLOv3的目标检测算法设计 4.1 算法设计思路 4.2 数据集准备 4.3 算法实现细节 4.4 算法性能评估 4.4.1 检测精度评估 4.4.2 检测速度评估 第五章 实验结果与分析 5.1 实验环境介绍 5.1.1 硬件环境介绍 5.1.2 软件环境介绍 5.1.3 实验数据集介绍 5.1.4 实验流程介绍 5.1.5 实验结果说明 5.2 实验结果展示 5.3 实验结果分析 第六章 结论与展望

动目标显示（MTI） 运动目标检测及测速 参考文献：《雷达手册（第二版）》 2003，电子工业出版社

yolov8源码+yolov8调试运行

1.遥感数据集，方便入门学习。 2.HRSID一共有13个类别，分别是：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船、存储罐、丁字路口、网球场、汽车。上传的只有一个类别，船ship类。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是原5604张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

1、YOLO任务的数据标注格式为txt时，可以用该代码在图片中绘制出标注框 2、YOLO是一个广泛使用的目标检测算法，用于在图像或视频中检测物体的位置和大小。YOLO任务的数据标注格式通常为txt文件，其中包括目标类别、边界框坐标和宽高比等信息。但是，对于大量的标注数据来说，手动绘制边界框可能会费时费力，因此需要使用自动化工具来完成这项任务。 3、在使用该代码时，需要确保图像文件与YOLO标注文件具有相同的名称（除去扩展名），并且它们位于相同的文件夹中。此外，还需要指定一些参数，例如矩形框颜色、线条宽度、字体和字号等。这些参数可以根据用户的偏好进行调整。

此资源python实现Yolov7 ，有比较完整的注释，帮助读者可以轻松地读懂代码 里面有readme文件可以帮助读者找到相应的博客，相应的bilibili、github 适用于对Yolo有一定了解的人，对Yolov3\v4\v5等等的结构都有一定了解的人。适用于各个方面，帮助读者从代码层面更加细致地了解算法。

针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。

用恒虚警算法CFAR实现海面sar图像目标检测的matlab代码(With the constant false alarm algorithm CFAR implementation to the surface of the SAR image target detection of matlab code )

前后端分离的人体（车辆）属性检测系统。其中后端主要是用python（flask）来实现主要算法以及数据存储等），前端用vue实现，对上传的视频和图片进行分析展示

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用 部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！） 适合刚开始转战C++的算法小白