VOC数据集镜像

端到端的目标检测算法SSD,论文中涉及的目标框个数，长宽比等计算

红外飞机小目标数据集，共22个data文件夹，每个data文件夹都有标注，不需要自己再做标注。可用于深度学习中红外飞机小目标检测使用，包括天空背景、地面背景、多架飞机、飞机远离、飞机靠近等多种情况。 此处为data1，其他数据集可查看本人其他发布。

1、检测图片中是否有任务跌倒； 2、https://blog.csdn.net/qq_40035462/article/details/123136775

1、参考资料 https://blog.csdn.net/jbossjf/article/details/122650022?spm=1001.2014.3001.5501 2、需要用MVTec Deep Learning Tool - Early Adopter (system) 工具标注特征

深度学习 目标检测 算法大全列表 吐血总结 实用 涵盖主流算法

已标记好的火焰目标检测数据集，包含训练集和测试集。

烟雾检测数据集，用于野外起火的烟雾场景检测。 数据集已全部标注，标注格式为txt格式，包含训练集516张、验证机147张和测试集74张。

用yolov5的四个配置文件，s，l，x，m生成的onnx文件，并且在netron上使用这些文件得到详细的模型配置图，资源包含四个配置文件以及相应的四张图

一、 基于yolo的深度学习目标检测 1、 深度学习发展 简述深度学习的发展历程即可， 2、 目标检测简述 a) 介绍目标检测的发展历程 写出深度学习关键的时间节点即可，比如九几年开始，12年alexnet imagnet等等发展即可 b) Fasterrcnn介绍 算法介绍，该算法是经典算法，一般从该算法入手介绍，两阶段算法的经典网络 c) Ssd介绍 单阶段算法的经典网络，经常与fasterrcnn对比，前者识别率高，但是速度慢，后者速度快，但是识别率低一点。 d) Yolo介绍 比较注明的darknret网络，在速度和识别率做了很好的优化，是目前使用的比较经典的网络结构 3、 Yolo算法实现及其原理 4、 Yolo制作数据集和训练自己的数据步骤 该步骤和方法我会给您两个单独的文档，里面写着数据制作和训练的步骤 5、 算法实验结果 Yolo算法训练出的目标检测的结果，有实验不足，可以对比ssd和fasterrcnn的算法结果，以此来突出yolo算法的高识别率和快速识别 6、 本章小结 Yolo算法达到的实验结果