工业环境老鼠目标检测数据，已标注VOC格式

在YOLOv7原始代码的基础上，配置好model，进行了简单修改；只需配置好环境后，直接运行detect.py，即可实现通过摄像头进行目标检测，种类多达81种，运行速度快，准确高，肥肠好用

爆改YOLOV7的detect.py，将其制作成API接口，可供其他程序调用，识别的过程中还会返回识别目标的详细信息（包括：种类、二维坐标位置、置信度），超低延时流畅运行。 博客：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126012620?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126012620%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=hPPve

ROS视觉信息 介绍 该软件包定义了一组消息，以统一ROS中的计算机视觉和对象检测工作。 概述 该软件包中的消息是为基于视觉的管道定义通用的向外接口。 这里的消息集旨在启用两种主要的管道类型： “纯”分类器，在给定单个传感器输入的情况下识别类概率 检测器，可识别类的概率以及给定传感器输入的那些类的姿势 类概率与ObjectHypothesis消息数组一起存储，该消息本质上是从整数ID到浮点得分和姿势的映射。 消息类型分别存在于2D（使用sensor_msgs/Image ）和3D（使用sensor_msgs\PointCloud2 ）中。 为每个对象存储的元数据是特定于应用程序的，因此此程序包对元数据的约束很少。 每个可能的检测结果必须具有唯一的数字ID，以便可以在结果消息中明确，有效地识别它。 然后可以从数据库中查找对象元数据，例如名称，网格等。 唯一的其他要求是元数据数据库信息可

本资源是语义分割模型 DeeplabV3plus 的 pytorch 复现，其 backbone 包括 Xception、Resnet101 和 MobilenetV2。 项目仅提供代码，没有给出训练后的模型！

【打靶识别】基于计算机视觉实现自动报靶系统附matlab代码

计算机视觉方向经典书目 Computer Vision: A Modern Approach MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读

对小目标检测算法从检测流程、算法发展、常用评价指标、面临的挑战、小目标检测算法实验、小目标检测经典算法对比等几个方向进行总结，每一个点都很清晰，适合科研者或者研究生、本科生下载阅读使用。

YOLOv4:目标检测的最佳速度和精度,YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection全文翻译PDF

计算机视觉经典网络讲解