数据集 数据集_从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

目录 摘要 关键词 第一章 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 国内外研究现状 1.4 研究内容和方法 1.5 论文结构 第二章 YOLOv3算法原理 2.1 YOLOv3算法概述 2.2 YOLOv3算法网络结构 2.3 YOLOv3算法训练过程 2.4 YOLOv3算法优缺点 2.4.1 YOLOv3算法优点 2.4.2 YOLOv3算法缺点 第三章 目标检测算法研究 3.1 目标检测算法概述 3.2 传统目标检测算法 3.3 深度学习目标检测算法 3.4 目标检测算法评价指标 3.4.1 精度指标 3.4.2 IOU指标 3.4.3 MAP指标 第四章 基于YOLOv3的目标检测算法设计 4.1 算法设计思路 4.2 数据集准备 4.3 算法实现细节 4.4 算法性能评估 4.4.1 检测精度评估 4.4.2 检测速度评估 第五章 实验结果与分析 5.1 实验环境介绍 5.1.1 硬件环境介绍 5.1.2 软件环境介绍 5.1.3 实验数据集介绍 5.1.4 实验流程介绍 5.1.5 实验结果说明 5.2 实验结果展示 5.3 实验结果分析 第六章 结论与展望

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的 Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将 Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（ soft non- maximum suppression）算法，采用适合番茄形状的锚框，增强网络对重叠果实的识别能力，与原 Cascade rann网络相比，目标识别的准确率提高了近2%，在识别番茄果实的同时，该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能，将改进网络与经典的 Faster rann网络和YOO3网络进行对比。实验结果表明，改进网络能够准确地识别岀番茄果实，并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。

本文来自csdn，本文主要介绍了目标检测算法和物体关键点检测的应用场景以及位置检测的算法特点。 目标检测概念 目标检测这里阐述两个应用场景，1为物体位置检测，2为物体关键点检测。 1物体位置检测 相比与图片分类，目标检测算法结果要求不仅识别出图片中的物理类别并且输出物体的位置

运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.

1.目标分类 2.目标定位 3.特征点检测 4.滑动窗口检测 5.卷积的滑动窗口实现 3.交并比（IOU） 4.非极大抑制（NMS） 6.候选区域（Region

现有基于独立分量分析(ICA)的运动目标检测算法大多采用单一的观测向量生成方式和2 通道数据进行检测，使得现有算法难以获得更加完整精确的目标形态。该文在传统独立分量分析算法的基础上引入4 种不同的观测向量生成方式并使用更多通道数据进行实验，以此更广泛地涵盖运动目标的运动特性并为提取前景提供更多有效信息，使该算法能有效应对缓慢移动和低区分性目标。多场景下的量化实验分析表明，更多通道数据的使用以及4种观测向量生成方式的综合在合理的误检率代价下使算法达到了更高的检测正确率。

为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。

1、基于yolov5算法实现摩托车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、训练使用4142张图片训练，9000多个目标对象 4、迭代200次，模型拟合nice，高评估指标。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。