显著性目标检测matlab代码

【YOLO系列】YOLO介绍

目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。
有品位的小丑·2024-08-28 13:19

YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)

Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
2401_84187537·2024-08-28 12:17

使用Tensorflow目标检测API训练自己的数据集

使用官方1.x的目标检测API，安装过程见：https://www.jianshu.com/p/3257a32d4c5a一、制作数据集制作自己的数据集可以参考该方式：https://www.bilibili.com
是我真的是我·2024-08-28 03:21

商标异议驳回的处理办法

（一）如何在商标异议驳回复审中应对商标局的绝对驳回理由概括来讲，如果申请商标违反了社会的公序良俗或缺乏显著性，则申请商标会被商标局驳回。在涉及绝对驳回理由的驳回
尚标知识产权·2024-08-27 22:32

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三、研究步骤与实现1.数据预处理2.模型构建与训练3.性能评估四、研究展望与挑战2
qq_551705769·2024-08-27 14:27

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4M
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构2.模型优化四、实验结果与分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统
然哥爱编程·2024-08-27 05:58

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism）三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：
Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab
qq_551705769·2024-08-26 02:28

电力行业电气领域相关数据集下载地址汇总输电线路变电站电网应用数据集汇总(全网最全)

例如，输电线路图像数据集通过无人机或直升机拍摄，包含了杆塔、绝缘子、导线等详细图像，为目标检测、分类和异常检测提供了丰富的素材。
FL1623863129·2024-08-26 02:25

[数据集][目标检测]街灯路灯检测数据集VOC+YOLO格式1893张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1893标注数量(xml文件个数)：1893标注数量(txt文件个数)：1893标注类别数：1标注类别名称:["streetlight"]每个类别标注的框数：streetlight框数=5133总框数：5133使用标注工
FL1623863129·2024-08-25 23:09

[数据集][目标检测]手钳检测数据集VOC+YOLO格式141张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：141标注数量(xml文件个数)：141标注数量(txt文件个数)：141标注类别数：1标注类别名称:["pliers"]每个类别标注的框数：pliers框数=195总框数：195使用标注工具：labelImg标注规则：
FL1623863129·2024-08-25 23:39

YOLOv8独家原创改进：图像去噪 |一种新颖的双分支残差注意，助力低光照、红外小目标检测 | 2024年最新发表（全网独家首发）

解决什么问题：许多网络不能很好地去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)，这严重阻碍了它们在实际图像去噪任务中的应用。创新点：提出了一种新的双分支残差注意网络用于图像去噪，它具有广泛的模型架构和注意引导特征学习的优点。该模型包含两个不同的并行分支，可以捕获互补特征，增强模型的学习能力。我们分别设计了一种新的残差注意力(RAB)和一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)。如何跟Y
AI小怪兽·2024-08-25 21:59

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

目标检测 | yolov8 原理和介绍

相关系列：目标检测|yolov1原理和介绍目标检测|yolov2/yolo9000原理和介绍目标检测|yolov3原理和介绍目标检测|yolov4原理和介绍目标检测|yolov5原理和介绍目标检测|yolov6
hero_hilog·2024-08-25 13:39

【公式推导+matlab代码】太阳位置（太阳方位角和太阳高度角）计算

一、计算公式二、太阳高度角计算太阳高度角的求解应先求解太阳赤纬角ds和太阳时角ts。2.1太阳时角定义sd为平太阳时；et为真太阳时时差；st为真太阳时；ts为太阳时角。doublesd=hour1+(minute1+(120-116.33)*4)/60;doubleet=0.0028-1.9587*sin(b)+9.9059*sin(2*b)-7.0924*cos(b)-0.6882*cos(2
inininnnn·2024-08-25 09:15

基于改进蝙蝠算法及其在农用无人机路径规划的应用研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、改进蝙蝠算法的基本原理二、农用无人机路径规划的需求与挑战三、改进蝙蝠算法在农用无人机路径规划中的应用四、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、PPT讲解
qq_551705769·2024-08-25 04:43

【区间预测】Bootstrap区间预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、Bootstrap方法的原理三、Bootstrap方法的优点四、Bootstrap方法的缺点五、Bootstrap区间预测的实际应用六、结论2运行结果3参考文献4Matlab
然哥依旧·2024-08-25 04:13

【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1原文运行结果12.1复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略
冒泡芳·2024-08-25 02:59

23 注意力机制—BERT

预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

基于改进蝙蝠算法及其在农用无人机路径规划的应用研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、改进蝙蝠算法的基本原理二、农用无人机路径规划的需求与挑战三、改进蝙蝠算法在农用无人机路径规划中的应用四、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、PPT讲解
砌墙_2301·2024-08-25 01:55

＜数据集＞工具识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：9302张标注数量(xml文件个数)：9302标注数量(txt文件个数)：9302标注类别数：5标注类别名称：['drill','hammer','pliers','screwdriver','wrench']序号类别名称图片数框数1drill58723942hammer353346873pliers192823944screwdriver23935243
深度学习lover·2024-08-24 22:37

[数据集][目标检测]风力发电机叶片损伤检测数据集VOC+YOLO格式5029张8类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5029标注数量(xml文件个数)：5029标注数量(txt文件个数)：5029标注类别数：8标注类别名称:["Drainholeimpairment","LightningStrike","OILLEAKAGE","P
FL1623863129·2024-08-24 14:48

MATLAB代码下出现下划线，无法在其他地方输入问题

经过网络搜索我发现，其实是百度输入法或搜狗输入法等出现的bug，MATLAB将其转化成了选中的字符无法进行编辑。解决方案:1.换成微软自带的输入法，用英文输入任意字母，就可以使用了。2.关闭MATLAB，重新打开问题也解决
沐凋·2024-08-24 12:39

＜数据集＞遥感船舶识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：15047张标注数量(xml文件个数)：15047标注数量(txt文件个数)：15047标注类别数：25标注类别名称：['AircraftCarrier','AuxiliaryShips','OtherShip','OtherWarship','Destroyer','Dock','Hovercraft','Submarine','Ferry','Barg
深度学习lover·2024-08-24 07:07

深度学习，创新点，模型改进

机器学习，目标检测，目标识别，语义分割，GAN，CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python，pytorch欢迎大家咨询~
揽星河@·2024-08-23 21:00

＜数据集＞考场行为识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数1cheating128214412good10671261使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画水平矩形框图片示例：标注示例：
深度学习lover·2024-08-23 18:39

【目标检测/分类数据集】下载地址汇总

序号项目名称下载地址1【目标检测数据集】电动车电瓶车检测数据集305张VOC+YOLO格式.zip点我下载2【分类数据集】棉花叶片病害分类数据集1709张4类别.zip点我下载3【目标检测数据集】感冒药品分类检测数据集
熬夜写代码的平头哥·2024-08-23 04:44

[数据集][目标检测]室内积水检测数据集VOC+YOLO格式761张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：761标注数量(xml文件个数)：761标注数量(txt文件个数)：761标注类别数：1标注类别名称:["jishui"]每个类别标注的框数：jishui框数=902总框数：902使用标注工具：labelImg标注规则：
FL1623863129·2024-08-23 03:11

2024年目标检测数据集大合集所有下载地址汇总

序号数据集名称下载地址1远距离小目标仰拍无人机检测数据集VOC+YOLO格式10672张1类别.7z点我下载2电力工地场景下的人头检测数据集VOC+YOLO格式7035张1类别.7z点我下载3塑料纸张垃圾袋检测数据集VOC+YOLO格式1.5w张3类别.7z点我下载440种飞机检测数据集VOC+YOLO格式15199张40类别.7z点我下载5芒果害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别
FL1623863129·2024-08-23 03:10

[数据集][VOC]高质量的目标检测数据集合集（持续更新）

【1】【数据集名称】数据集VOC正版消防灭火器数据集VOC格式-5156张【数据集信息】数据集格式：PascalVOC格式(仅包含jpg图片和对应的xml)图数量(jpg文件个数xml文件个数)：5156标注类别数：1标注类别名称:["fe"]每个类别标注的框数：fecount=7762【数据集地址】数据集VOC正版灭火器数据集VOC格式-5156张-数据集文档类资源-CSDN下载【2】【数据集名
FL1623863129·2024-08-23 03:40

＜数据集＞流水线物件识别数据集＜目标检测＞

数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：8643张标注数量(xml文件个数)：8643标注数量(txt文件个数)：8643标注类别数：26标注类别名称：['Crankshaft','Centrifugal_body','Washer_container','Circlip_container','Hanging_screw_driver','Multi_plate_wet_clutch','Cl
深度学习lover·2024-08-22 20:54

使用Python将xml标注文件转换为coco json格式

文章目录前言一、读取xml文件二、获取文件路径模块三、XML转COCOJSON模块四、主程序总结附：完整代码前言在计算机视觉领域，特别是目标检测任务中，不同的数据集采用了不同的标注格式。
tangjunjun-owen·2024-08-22 00:51

深度学习9--目标检测

1.概念介绍目标检测不仅可以检测数字，而且可以检测动物的种类、汽车的种类等。例如，自动驾驶车辆需要自动识别前方物体是车辆还是行人，需要自动识别道路两旁的指示牌和前方的红绿灯颜色。
在下小天n·2024-08-21 23:14

[数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei
FL1623863129·2024-03-29 04:05

目标检测——摩托车头盔检测数据集

一、简介首先，摩托车作为一种交通工具，具有高速、开放和稳定性差的特点，其事故发生率高，伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此，摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时，头盔能够吸收碰撞能量，减轻伤害。研究摩托车头盔检测，能够确保头盔的质量和安全性能，从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次，随着科技的发展，人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
钓了猫的鱼儿·2024-03-24 18:07

高质量 Git 仓库汇总（持续更新，方便查看）

Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测
Nice_cool.·2024-03-17 21:31

[数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：6004标注数量(xml文件个数)：6004标注数量(txt文件个数)：6004标注类别数：18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
FL1623863129·2024-03-15 05:01

图像算法实习生--面经1

三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？
小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

[数据集][目标检测]光伏板太阳能版缺陷检测数据集VOC+YOLO格式2400张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2400标注数量(xml文件个数)：2400标注数量(txt文件个数)：2400标注类别数：3标注类别名称:["crack","grid","spot"]每个类别标注的框数：crack框数=892grid框数=884sp
FL1623863129·2024-03-10 09:35

显著性目标检测评价指标Smeasure, wFmeasure, MAE, adpEm, meanEm, maxFm

一、评价指标：Smeasure(StructureMeasure)结构度量是一种综合评估指标，用于评估预测的分割结果与真实分割之间的结构相似性。它考虑了分割结果的边缘连通性、区域完整性和边界偏移等因素，值越接近1表示分割结果与真实分割结构越相似。wFmeasure(WeightedF-measure)加权F-measure是精度和召回率的加权平均值，其中精度衡量了分割结果中正确分类的像素数量，而召
一只懒洋洋·2024-03-10 08:34

【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1
旅途中的宽~·2024-03-06 05:57

ChatGPT聊YOLO

YOLO系列算法也是目标检测领域非常重要的一个研究路线，那么ChatGPT是如何看待各个YOLO算法的呢？那我们去问问它如何看待各个版本的YOLO。截止到2021年9月，YOLOv6尚未发布。
AIWalker-Happy·2024-03-04 10:01

C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测

目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时，要注意输入的提示词的格式，类
乱蜂朝王·2024-03-04 09:59

互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3
Mr.D学长·2024-03-04 03:52

基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置（matlab代码）

目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电3种分布式电源，而场景2中仅包含风电和光伏，场景3中包含风电和制氢-储氢-发电。（通过设置相应的变量为0来实现对比场景）以风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方作为博弈主体，并以各投资方收益最
科研工作站·2024-03-02 07:20

专利：基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态

本发明公开了一种基于2D工业相机的工件目标检测及三维姿态判定方法，首先根据待生产或是待加工工件目标搭建其三维几何模型，并标记该几何模型制定特征点，然后对通过两个2D工业相机分别获得的现场工件目标图像进行目标检测及特征识别
Ailsa-ycc·2024-03-01 23:09

[数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2"
FL1623863129·2024-03-01 16:28
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