针对遥感影像中目标方向、目标大小、拍摄角度及场景的多样性导致飞机目标检测精度不高的问题，提出一种基于残差网络（ResNet）的目标检测新方法。首先采集并且标注遥感图像数据，这些数据包含了晴天、薄雾等多种气候条件下的遥感影像；然后构建图形金字塔和模板金字塔进行多尺度检测，并且加入残差网络的全卷积网络结构中不同层的上下文特征信息；最后通过拟合回归进行端到端的训练，得出鲁棒性强，精度高的目标检测网络模型。实验结果表明，该网络模型对于较复杂背景等干扰有较强的鲁棒性，检测精度高达89.5%。

热太阳能、大太阳能、小太阳能、风力涡轮机图像数据集的电厂远程损伤检测图像数据集（无人机图像，含VOC标签）

少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

绝缘子自爆检测图像数据集（可自行扩充）

智能交通电子提示装置检测图像数据集（含标签）

MATLAB车道线检测。可以把车道线给标定出来，霍夫曼变换方法，显示过程图。如果你是新手学习，请多点耐心。后续可以二次开发成车道线偏离预警。

VOC数据集类别提取 VOC2007tainval数据集20个类，对所有的数据进行了单类别提取，每个文件夹里包含一个类别的图片和对应标签，标签格式为VOC格式的xml和YOLO格式的txt

已经提出了许多用于红外小目标检测的最新技术。 它们在具有均一背景和高对比度目标的图像上效果很好。 然而，当面对高度异质的背景时，它们将不能很好地工作，主要是由于：1）存在强边缘和其他干扰组件，2）没有充分利用先验条件。 受此启发，我们提出了一种同时利用本地先验和非本地先验的新颖方法。 首先，我们采用新的红外补丁张量（IPT）模型来表示图像并保留其空间相关性。 利用目标稀疏先验和背景非局部自相关先验，将目标背景分离建模为鲁棒的低秩张量恢复问题。此外，借助结构张量和权重思想，我们设计了一种局部局部自适应和稀疏性增强权重来代替全局常数加权参数。 根据目标检测的实际情况，可以通过元素重加权的高阶稳健主成分分析以及附加的收敛条件来实现分解。广泛的实验表明，我们的模型优于其他最新技术，特别是对于图像质量非常高的图像昏暗的目标和沉重的杂物。

鸟类检测 目标检测 yolov5 鸟类检测检测数据集， 类别名：bird； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：用matlab读取视频文件中的图像，并对图像中的运动目标检测，循环_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员