目标检测二十年综述Object Detection in 20 Years: A Survey中英对照翻译、重点及关键词标注

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基于python yolov5目标检测，发现鱼漂位置，实时监听鱼漂，上钩实现鼠标自动点击收杆！程序使用pyqt5可视化界面，用户可根据自己电脑亮度调整收杆阈值，实现精准操作。9.2钓鱼可收集元素精华，烹饪原材料。模拟用户点击操作，不属于外挂。 可选参数 自动下杆设置快捷键为R 1.二值化阈值（245-250） 根据屏幕亮度调整，场景暗阈值调低，场景亮阈值调高。 2.识别阈值 （0-0.03）根据收杆灵活性调整，收杆滞后，阈值降低，收杆提前，阈值升高。

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早期检测一次配电系统中受损（部分损坏）的户外绝缘子对持续供电和公共安全至关重要。 无人机（UAV）提供了一种更安全、自主、高效的方法来检查环境不关闭配电系统的电力系统组件。在这部作品中，一部小说数据集是通过使用无人机捕捉真实图像和手动生成的图像来设计的克服数据不足的问题。基于深拉普拉斯金字塔的超分辨率图像该网络用于重建高分辨率的训练图像。提高微光图像，微光图像增强技术用于鲁棒曝光校正训练图像的一部分。

基于深度学习的轻量化 小目标检测算法研究

篮球数据集，包含图片以及标注文件，用于目标检测

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水表图像数据集（训练1000，测试500，含YOLO标签）

使用OpenPose/DLIB库实现一些最先进的计算机视觉应用程序。 基于C/C++/Python的计算机视觉模型，使用OpenPose、OpenCV、DLIB、Keras和Tensorflow库。目标检测、跟踪、人脸识别、手势、情绪和姿势识别 C/C++/Python based computer DLIB：计算机视觉和其他机器学习的现代C++工具包。 Kerasify：用于从C++应用程序运行KARAS模型的小型库。 OPENCV：开源计算机视觉库。 OpenStA:一个实时多人关键点检测和多线程C++库。 操作系统（支持）： Ubuntu 16.04 Nvidia Jetson TX2 要求： 至少有1.6 GB可用的NVIDIA图形卡（NVIDIA smi命令检查Ubuntu中可用的GPU内存）。 至少2 GB的可用RAM内存。 推荐：cuDNN和至少8核的CPU。