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

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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

yolov5水果种类及成熟度检测，pyqt，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 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：可添加继电器或者文字报警，可统计数量，可统计数量，链接数据库 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

主要介绍了SQL Server 远程更新目标表数据的存储过程，适用于更新列名一致，主键为Int类型，具体实例代码大家参考下本

使用IMM算法并结合无迹卡尔曼滤波实现机动目标的跟踪，所采用主要模型集为匀速CV模型和匀速转弯CT模型，实现机动目标的跟踪，可以看到跟踪的精度相比于单模型更高，均方根误差更小，跟踪精度更高，适应更多情况，可以参考部分仿真结果图。

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

船舶追踪 实时监控 AIS 船舶目标。 数据保存在 MySQL 数据库中。 先决条件 Java 8 Maven（用于建筑） MySQL 建造 mvn clean install 发射 构建会在 /target 文件夹中生成一个可执行的 .war 文件。 该应用程序可以通过以下方式启动： java -jar target/vessel-track-0.1-SNAPSHOT.war 或使用 Maven： mvn spring-boot:run 本地部署将在以下 URL 设置 VesselTrack： http://localhost:8080/index.html 配置 VesselTrack 可以通过向它传递运行时参数来配置。 请参考 示例（主实例）： java -jar target/vessel-track-0.1-SNAPSHOT.war \ --serve

ImageAdaptive YOLO for Object Detection in Adverse Weather Conditions论文阅读笔记