基于YOLOv7的KLD损失函数改进用于旋转目标检测（含源码、文档及数据集下载链接）.rar

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简介：
本资源提供了一种基于YOLOv7框架并引入KLD损失函数改进方法，专为提升旋转目标检测精度而设计。包含详尽的实验结果与代码实现，便于研究者快速上手和复现成果。提供源码、文档及数据集下载链接。资源内容：基于YOLOv7使用KLD损失改进的旋转目标检测yolov7-obb（包含完整源码、说明文档及常见问题解答，并附有1GB数据集下载链接）。代码特点： - 参数化编程，便于参数调整； - 代码结构清晰，注释详尽。适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计或毕业设计项目。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++及Java等领域拥有10年YOLO算法仿真的丰富经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉技术，目标检测模型开发，智能优化算法研究，神经网络预测建模，信号处理分析以及图像处理等，并致力于元胞自动机理论与实践结合的路径规划和无人机控制等多种复杂问题解决方案的设计与实现。欢迎进行学术和技术交流探讨。

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基于YOLOv7的KLD损失函数改进用于旋转目标检测（含源码、文档及数据集下载链接）.rar

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本资源提供了一种基于YOLOv7框架并引入KLD损失函数改进方法，专为提升旋转目标检测精度而设计。包含详尽的实验结果与代码实现，便于研究者快速上手和复现成果。提供源码、文档及数据集下载链接。资源内容：基于YOLOv7使用KLD损失改进的旋转目标检测yolov7-obb（包含完整源码、说明文档及常见问题解答，并附有1GB数据集下载链接）。代码特点： - 参数化编程，便于参数调整； - 代码结构清晰，注释详尽。适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计或毕业设计项目。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++及Java等领域拥有10年YOLO算法仿真的丰富经验。擅长领域包括但不限于计算机视觉技术，目标检测模型开发，智能优化算法研究，神经网络预测建模，信号处理分析以及图像处理等，并致力于元胞自动机理论与实践结合的路径规划和无人机控制等多种复杂问题解决方案的设计与实现。欢迎进行学术和技术交流探讨。

基于YOLOv7的KLD损失改进的旋转目标检测（yolov7-obb-master.zip）

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本项目提出了一种基于YOLOv7框架并引入Kullback-Leibler Divergence(KLD)损失函数改进的旋转目标检测模型，代码已打包为yolov7-obb-master.zip。在YOLOv7的基础上使用KLD损失函数修改为旋转目标检测版本，相关代码可在yolov7-obb-master.zip中找到。

基于Yolov7的关键点检测资源包（含源码、文档及数据）.rar

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该资源包包含基于YOLOv7算法实现的关键点检测代码和相关文件。内有详细的文档与训练所需的数据集，适合开发者进行模型研究和开发工作。资源内容包括基于YOLOv7的关键点检测的完整源码、详细文档及数据集。代码特点： - 参数化编程设计，便于参数调整。 - 逻辑清晰且注释详尽。适用对象：适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计或毕业设计使用。作者是一位资深算法工程师，在大厂工作超过十年。擅长于多种领域的仿真实验，包括但不限于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言的运用以及YOLO目标检测模型的应用；同时在计算机视觉领域也有丰富经验，并深入研究智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理方法和图像处理技巧等。欢迎就相关课题进行交流探讨。

基于CenterNet的旋转目标检测实现（含Python源码及项目文档）.zip

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本资源提供了一个基于CenterNet框架的高效旋转目标检测算法实现，包含详细的Python代码和项目文档，适用于研究与学习。该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”，需要实现其他功能时，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。资源内容基于CenterNet实现了旋转目标检测（算法python源码+项目说明）。

基于Yolov7的改进版本（含完整源码、说明文档、报告及数据）.rar

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本资源包提供了基于YOLOv7算法模型的优化版本，内附详细代码、使用指南、项目报告以及训练数据集。适合深度学习和计算机视觉领域的研究与应用开发。资源内容包括基于yolov7改进的完整源码、详细说明文档及报告，并附带相关数据集。代码特点： - 参数化编程：参数易于调整。 - 编程思路清晰，注释详尽易懂。适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业论文写作时可以参考使用。作者是一位在大型企业中有着十年经验的资深算法工程师，专注于多种语言（如Matlab、Python、C/C++及Java）以及YOLO算法仿真。其擅长领域包括但不限于：计算机视觉技术的应用研究；目标检测模型的设计与优化；智能优化策略开发；神经网络预测方法探索；信号处理技术革新；元胞自动机的理论建模及其应用实践；图像分析工具的研制推广工作等。欢迎对此感兴趣的技术人员进行交流探讨。

伪装目标检测评估指标代码及数据集下载链接.zip

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本资源包含用于伪装目标检测的评估指标计算代码和相关数据集，适用于研究与测试不同算法性能。目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，其主要任务是在图像中找出所有感兴趣的目标，并确定这些目标的类别与位置。一、基本概念目标检测旨在解决“物体在哪里？是什么？”的问题，即需要在图像中定位出所有的兴趣点并识别它们的具体类型。由于不同类型的物品具有不同的外观、形状和姿态，并且成像时还可能受到光照变化或遮挡等外界因素的影响，因此该任务长期以来一直是计算机视觉领域的重大挑战。二、核心问题目标检测主要涵盖以下几方面的问题：分类：判断图像中某个对象属于哪一类。定位：确定物体在图片中的确切位置。尺寸：考虑到物体可能存在多种不同的大小情况。形状：由于物品的形状可以非常多样，这同样是一个需要考虑的因素。三、算法分类基于深度学习的目标检测方法主要分为两大类：两阶段（Two-stage）算法：首先通过区域生成技术找到可能包含目标物的候选框，然后利用卷积神经网络进行分类。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。一阶段（One-stage）算法：无需预先确定潜在的目标位置，直接在模型内部提取特征并预测物体类别及边界信息。这一类方法有YOLO系列（如YOLOv1到YOLOv5）、SSD以及RetinaNet等等。四、算法原理以YOLO为例，它将目标检测视为回归问题，在输入图像上划分出若干区域，并直接在输出层进行预测边框和类别概率值。该模型通常包含多个卷积层与全连接层组合而成的网络结构，通过前者提取特征信息并由后者给出最终结果。五、应用领域目标检测技术已经渗透到众多行业当中，为人们的生活带来了极大的便利。例如，在安全监控方面，它被广泛应用于商场和银行等场所，用于实时监测异常行为或可疑人物活动。

基于YOLOv8-OBB的旋转目标检测及自定义数据集应用

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本研究采用YOLOv8-OBB模型进行高效准确的旋转目标检测，并探讨其在自定义数据集上的应用效果。 YOLOv8-OBB是基于YOLO系列的深度学习模型的一种改进版本，专门用于执行旋转目标检测任务。在传统的目标检测应用中，边界框通常被假设为矩形形式，但在一些特定场景如遥感图像分析、车牌识别或倾斜建筑检测时，这些对象可能具有复杂的形状和角度变化。因此，YOLOv8-OBB通过支持椭圆边界框的使用来更精确地捕捉非正方形的目标。 1. YOLOv8的特点与改进： - YOLOv8是目前最新的迭代版本，在提高目标检测的速度和准确性方面进行了优化。它可能采用了卷积神经网络（CNN）和残差块等技术，以实现更快的推理速度以及更高的性能。 - OBB（旋转边界框）：YOLOv8_OBB加入了对任意角度对象的支持能力，使得模型能够处理具有倾斜或不规则形状的目标物体。 - 数据集适应性：为了训练该模型，你需要创建一个自定义数据集，并且需要提供带有旋转标注的图像。这通常包括使用工具（如labelImg、VOCAnnotationTool等）来绘制每个目标对象的位置和角度信息。 2. 创建自己的数据集： - 收集具有代表性的图片样本：确保你的图片集合中包含各种姿态的目标物体。 - 标注过程：为每一张图中的目标手动或通过工具软件创建OBB标注，记录下中心点坐标、宽度高度及旋转角度等详细信息。 - 预处理步骤：对图像进行标准化和缩放操作以便于后续训练，并将标签数据转换成适合模型输入的格式。 3. 训练过程： - 设置参数：根据YOLOv8_OBB的相关文档，调整学习率、批大小等关键训练参数值。 - 执行脚本：利用提供的代码库或脚本来加载自定义的数据集进行训练任务。 - 验证与优化：在验证阶段观察模型的表现情况，并做出必要的调整来提高其性能。 4. 模型评估和改进： - 使用mAP、IoU等标准评价指标来衡量检测结果的质量。 - 通过数据增强技术或引入更复杂的网络结构，如加入FPN（特征金字塔）等方式提升小目标识别能力。 5. 应用与部署： - 完成训练后将模型应用于实际场景中，并进行相应的优化工作以确保其实时处理性能满足需求。这可能包括轻量化设计和加速计算库的使用。 - 根据具体的应用环境，需要考虑非极大值抑制（NMS）等后处理步骤来避免重复检测的问题。总之，YOLOv8-OBB是一个非常有用的工具，尤其适合那些涉及旋转目标识别任务的情况。通过深入理解上述内容并将其应用到实践中去，你将能够成功地训练出一个高效且准确的模型用于特定的应用场景。

基于Yolov5的人脸目标检测项目（含源码、文档和数据）.rar

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本项目提供了一个基于Yolov5的人脸目标检测解决方案，包含完整源代码、详细文档及训练数据集，适用于快速上手与研究开发。资源内容为基于YOLOv5的人脸目标检测项目（包含完整源码、详细文档及数据）。该代码具备参数化编程特性，便于用户根据需求调整参数，并且编写思路清晰，配有详细的注释。适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生在课程设计或毕业设计中的使用。作者是一位资深算法工程师，在大公司有十年的工作经验，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言以及YOLO算法的仿真研究工作。他精通多种领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化技术等，并欢迎与他人进行交流学习以促进共同进步和发展。

吸烟数据集（含XML及TXT文件），适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的目标检测项目，接单中

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这是一个包含XML和TXT格式文件的吸烟行为数据集，专为YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等目标检测模型训练设计。现接受各类定制化服务订单。 yolov5吸烟检测采用pyqt5界面展示目标检测结果，支持深度学习模型的训练与优化。功能包括显示训练成果、添加继电器或文字报警以提高安全性，并可统计检测到的目标数量。此外，还提供网络优化服务以及对不同版本如yolov7和yolov8的支持。开发环境为pycharm和anaconda，使用python语言实现所有功能。

基于YOLOv8-OBB的旋转目标检测及自定义数据集训练

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本研究采用YOLOv8-OBB模型进行高效旋转目标检测，并详细介绍如何构建和训练定制化数据集，提升模型在特定场景下的性能。本段落提供Yolov8_obb旋转框的训练、测试及推理全过程指导，包括修改后的源码、训练数据集以及详细教程。