目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来 越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测 领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标 检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与 纠正，欢迎大家评论交流！

针对空时互质采样下频率和波达方向（DOA,direction-of-arrival）稀疏联合估计中存在的二维栅格失配问题，提出一种栅格失配目标下的频率和 DOA 联合估计方法。首先对入射信号做空时互质采样，建立虚拟满阵下的二维稀疏恢复模型，然后在以上模型中引入频率栅格失配误差项和角度栅格失配误差项进行二维修正，并给出一种改进的贪婪算法，通过对谱泄露变量联合求解来得到二维栅格失配误差项，最终将栅格失配目标校正到精确位置上。该方法不仅可以提高空频域上的自由度（DOF,degrees of freedom），而且在降低运算量的同时改善了频率和DOA联合估计的精度。仿真结果验证了方法的正确性。

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基于网格排序的多目标粒子群优化算法

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雷达领域最经典专著之一《雷达手册》 第3章_机载动目标显示(ATMI)雷达

大图像中的小目标检测-基于YOLOV8+OnnxRuntime部署+滑动窗口+Zbar的条码检测研究

这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

检测岸边钓鱼人员的数据集2，1000张项目数据集，已标注数据集，下载后可直接进行训练

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：4330 标注数量(xml文件个数)：4330 标注类别数：1 标注类别名称:["fishing"] 每个类别标注的框数： fishing count = 4644 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：检测岸边钓鱼人员的数据集，当有人拿个鱼竿或者明显在钓鱼则会被标注 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注