行人跌倒数据集（VOC格式）

用于实现火焰和烟雾检测的数据集 3000张 标签为json格式 直接下载可用

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

总结了最近20年的目标检测网络，包括anchor free ,anchor base, one stage two stage 还还有2个框架结构,mmdetection , paddledet

YOLOv5 源码无改动可直接用

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目标检测 1.以YOLOv1、YOLOv2模型为展开 了解什么是单阶段模型 主干网络构造 损失函数构造 2.把模型发展优化以主干网络、Neck、Head展开来进行横向对比 3.把YOLO模型应用到汽车检测、烟雾识别等领域优点和局限性分析 4.加入哪些方法优化模型