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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

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基于YOLOv5+DeepSort的车辆跟踪完整代码，关于代码运行介绍和调试运行的效果可见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/124602633，内附环境配置教程，敬请参考

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C#定时检测是否当前程序是否有人操作（WPF实现），winform中也一样，其中的核心类可通用。 C#定时检测是否当前程序是否有人操作（WPF实现），winform中也一样，其中的核心类可通用。

通过Stm32获取温湿度并通过串口上传至上位机。上位机采用pyQT开发平台，可实时显示室内温湿度，并实时绘制温湿度变化曲线。资源包内包含下位机的原理图设计，源码；上位机源码以及生成的exe可执行文件。

该数据集可参考之前博文关于训练DBNet网络文本检测，包含了几个不同的自然场景下文本数据集，且代码中包含不同数据集的训练

深度SVDD的PyTorch实现 该存储库提供了我们的ICML 2018论文“深度一类分类”中介绍的Deep SVDD方法的实现。 引用与联系 您可以在找到《深层一类分类ICML 2018》论文的PDF。 如果您使用我们的作品，也请引用以下文章： @InProceedings{pmlr-v80-ruff18a, title = {Deep One-Class Classification}, author = {Ruff, Lukas and Vandermeulen, Robert A. and G{\"o}rnitz, Nico and Deecke, Lucas and Siddiqui, Shoaib A. and Binder, Alexander and M{\"u}ller, Emmanuel and Kloft, Marius}, bookti