基于深度神经网络的交通灯检测算法研究与实现，张逸凡，傅慧源，交通灯检测技术是自动驾驶系统的重要组成部分，但是传统方法的交通灯检测技术存在准确率低，算法速度慢等弊端。基于深度神经网络

道路检测数据集-Japan

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这是根据《python趣味编程：从入门到人工智能》第4单元第34课的python代码改写的julia代码，需要安装OpenCV库。

centerpoint voxelnet 0075 centerpoint_voxel_1440 配置文件

yolov5官方代码

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目标检测综述文章：Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey

我国作为世界上最大的葡萄生产国和消费国,葡萄产业已经成为很多地方脱贫致富的支柱产业,但是葡萄病害影响葡萄品质和果实产量,因此快速而精准地识别葡萄病害类型及病害程度是增产增收的重要保障。数据集收集自plant_village，在其基础上用voc格式进行标注，葡萄叶片病害数据集，可用于目标检测，使用数据增强技术完成对搜集的病害样本图片进行扩充,建立了葡萄病害叶片的数据集。传统的依靠人工进行病害识别、诊断并进行决策的生产方式效率低下且劳动成本高昂,迫切需要实现病害的智能化诊断。作为信息技术的核心之一,人工智能技术为实现农业信息化和智能化提供了重要支撑,随着深度学习技术的快速发展,农业领域中的农作物病虫害识别、检测、分割与计数等研究均取得了一定的进展,对实现病虫害的精准防治、减少经济损失及生物育种等具有重要意义。

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。 购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习！