YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进： - 统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。 - 优化设计了更简洁有效的 Efficient Decoupled Head，在维持精度的同时，进一步降低了一般解耦头带来的额外延时开销。 - 在训练策略上，采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。 这个资料是Yolov6实战的资料，包含数据集和代码，开箱即用。

适用于不变背景上的移动物体检测，包含一个测试视频集合和带可视化的matlab代码，包含最终检测到移动物体的标注

Python帧差法运动物体检测效果

CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

香蕉数据集（带标注）YOLO和VOC格式 3000张图片

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

yolov5x6 物体检测 最强模板

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

论文介绍了当前流行的几种无线充电技术，并提出了一种带金属物体检测的多线圈无线充电系统的设计方案。该方案采用电磁感应的技术原理，具有成本低、效率高等特点。另外，相比于其他电磁感应技术的无线充电方案，本文方案的特点是低功耗、多线圈及带金属物体检测功能。硬件方面，本文提出的无线充电系统采用美国德州仪器公司的BQ500410A及BQ51013B作为发射端电路和接收端电路的主控部分，并辅以MSP430G2101实现低功耗电路。为了扩大负载设备的充电面积，发射端电路采用三线圈的方案，自动选择最优的线圈来提供能量传输通道。此外，本文方案还设计了寄生金属物体检测及外来物体检测功能，避免了能量传输通道上存在的金属物体产生的涡流发热对无线充电系统的影响。软件方面，本文采用“反向散播调制技术”进行信号调制，并定义了物理层、数据链路层、逻辑层协议，规范了发射端电路与接收端电路之间数据通信。在传输功率控制方面，本文采用的是离散PID控制算法，并结合动态整流控制算法提高系统的瞬态响应速度。最后，本文测试了上述软硬件设计的主要功能，证实了本文设计方案的可行性。

基于YOLOv5的移动物体检测分类系统源码，可根据不同的权重模型对不同的物体进行识别。 图形化界面基于PyQT5。整体分为三个主要的功能模块。 图片检测 图片检测功能分为单张图片检测和文件夹批量检测。 单张图片检测 选择图片后进行检测标注并直接展示结果。 文件夹检测 选择文件夹后对文件夹中的所有图片进行批量检测，检测结果将存放至tmp/cls文件夹下的对应类别中。一张图片中若包含多种类别，那么该图片将会被保存至多个类别文件夹。例如一张图片即包含了人和公交车，那么tmp/cls/人以及tmp/cls/公交车这两个分类文件夹中都可以找到这张图片 视频检测 视频检测支持本地视频检测及网络视频检测。 本地视频检测 本地视频检测只需要点击选择视频按钮，打开一个本地视频即可。 视频检测将实时检测视频的每一帧，并将其进行标注后实时展示。同图片文件夹检测，可以将每一帧的结果分类保存到类别文件夹中，由于涉及大量IO操作，创建子线程保存图片以保证流畅度。 网络视频检测 网络视频检测暂只支持视频源，视频网站上的视频需要先手动进行解析。 然后会自动将视频保存至tmp/video/中，进行检测。