【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库这个课程中，所需要的样本图片测试。

共100多张高清图片和对应的图像xml汽车坐标

为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。

包含训练结果、实验文档、PPT，稍微修改即可使用，方便省心~（内附讲解视频）。本次实验主要是依据yolov5目标检测和crnn文字识别在车牌识别方面的运用。首先通过yolo算法定位车牌，再通过crnn模型进行车牌文字和颜色的识别，拿来即用十分方便高效。

基于yolov5陨石坑检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。 使用有问题可以留言或者私信于我！有问必回！放心下载~

1. 像素级：HSV增强、旋转、平移、缩放、剪切、透视、翻转等 2. 图片级：MixUp、Cutout、CutMix、Mosaic、Copy-Paste等 3. 基本图片处理方法：将图像的最长边缩放到640，短边填充到640等方法。 可供使用者完成开发，调试，进行图片处理等操作。

yolov5 模型流程图详解+注释

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两百行C++代码实现yolov5车辆计数部署（通俗易懂版） 对应文章https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/128264192?spm=1001.2014.3001.5502

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