本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

网上大部分cityscapes转VOC的代码都不完整，所以写了这个完整转换VOC格式的脚本 注意事项： cityscapes_root需要自行修改，应设为leftImg8bit_trainvaltest和gtFine_trainvaltest所在的目录。 由于cityscapes的中并不包含VOC中的truncated和difficult信息，所以将所有object中truncated和difficult的值都设为0。 cityscapes数据集，通常将val作为test集用于验证性能，因为官方没有放出test集的标注，目的是防止有人用test集训练，在网站上刷分。

为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

本文基于高性能FPGA(Altera的Stratix II系列)详细介绍了一种数字波束形成器(DBF)、动目标检测器(MTD)和恒虚警检测器(CFAR)的单芯片集成设计方案,最后对其性能特性和改进方向做了初步的分析讨论,以满足更高性能要求时的设计实现。

安全帽数据集共含有 6696 张图片，以及对应的 6696 个 VOC 格式的 xml 标注文件，以下四个python脚本文件作用分别是对voc格式的xml标注文件进行转换yolo格式的txt文件，以及按照比例划分数据集。 文件目录结构： ├───DataProcessing │ └───VOCdevkit │ └───VOC2007 │ ├───Annotations │ ├───ImageSets │ └───JPEGImages ├───split82.py ├───split721.py ├───Voc2Yolo.py ├───Yolo2Voc.py

直接下载修改两个文件夹路径的路径，然后执行程序代码即可完成旋转目标检测标注信息的转换哦！！！

深度学习中单阶段检测算法YOLO对黑烟车的识别 数据集包含521张黑烟车照片，包括大巴 小型汽车 卡车等黑烟车

基于小波变换的边缘检测MATLAB程序 MATLAB 边缘检测 小波变换

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