多目标规划 在课程最少的前提下以学分最多为目标。 最优解： x1 = x2 = x3 = x5 = x7 = x9 =1, 其它为0；总学分由21增至22。 注意：最优解不唯一！ LINDO无法告诉优化问题的解是否唯一。 可将x9 =1 易为x6 =1 课号 课名 学分 1 微积分 5 2 线性代数 4 3 最优化方法 4 4 数据结构 3 5 应用统计 4 6 计算机模拟 3 7 计算机编程 2 8 预测理论 2 9 数学实验 3             增加约束 ， 以学分最多为目标求解。

针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

在YOLOv7原始代码的基础上，配置好model，进行了简单修改；只需配置好环境后，直接运行detect.py，即可实现通过摄像头进行目标检测，种类多达81种，运行速度快，准确高，肥肠好用

批量导出文件，选择目标文件夹（能循环往下查所有子文件夹），查找出所有含有该名称的文件（后缀可以是jpg,png,log等），并复制到指定路径

爆改YOLOV7的detect.py，将其制作成API接口，可供其他程序调用，识别的过程中还会返回识别目标的详细信息（包括：种类、二维坐标位置、置信度），超低延时流畅运行。 博客：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126012620?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126012620%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=hPPve

TIV红外人员数据集，已转为yolo格式，共包含7136张训练集，1784张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外人员检测数据集基础数据。

该工程把yolov5与deepsort相结合，将yolov5算法识别出的目标进行唯一标记，适用于对视频中的移动目标进行实时的识别与追踪，使用opencv库中的算法进行撞线检测和计数，用户可以根据自己的需要更改相应的代码部分来满足实际开发过程中的不同需求，不用下载额外的资源包，直接使用yolov5的虚拟环境即可将本项目run起来，十分的好用

Flir红外数据集，已过滤筛选为3个类别，包括人员，骑车的人，汽车三种类别（person, bicycle, car）,已转为yolo格式，共包含8862张训练集，1366张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外检测数据集，自动驾驶等场景的基础数据。数据大小超限制，已放链接，可下载。

1.领域：matlab，NSGAIII多目标优化算法 2.内容：【提供操作视频】基于matlab的NSGAIII多目标优化仿真 3.用处：用于NSGAIII多目标优化算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

PointRCNN源代码中的作者提及的预训练模型。[3D检测系列-PointRCNN]复现PointRCNN代码，并实现PointRCNN3D目标检测可视化，包含预训练权重下载链接（从0开始以及各种报错的解决方法）。有了该模型就无需自己在训练，可以直接用这个模型对网络进行检测和再训练。并且可以参考我的另一篇博文进行网络复现和可视化操作。利用作者的预训练模型可以直接检测，将模型放在tools下面。复现博文地址：https://blog.csdn.net/Callme_TeacherPi/article/details/125963061