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利用YOLOV8进行小目标检测并在NWPU VHR-10及DOTA数据集上验证.zip

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简介：
本项目采用YOLOv8算法对小目标进行高效检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行了性能验证，展示了优越的精度与速度。 基于YOLOV8实现小目标检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行测试。

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  • 利用YOLOV8进行小目标检测并在NWPU VHR-10及DOTA数据集上验证.zip
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    本项目采用YOLOv8算法对小目标进行高效检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行了性能验证，展示了优越的精度与速度。 基于YOLOV8实现小目标检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行测试。
     
  • NWPU VHR-10 数据集.zip
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    简介：该文件为西北工业大学VHR-10数据集压缩包，包含高分辨率遥感影像及其标注信息，适用于目标检测和识别的研究与应用。 NWPU VHR-10数据集解压后包含三个文件夹：positive image set 文件夹中有650张正样本图像，negative image set 文件夹中有150张负样本图像，ground truth 文件夹中则有对应于这650张正样本的标签。
     
  • NWPU VHR-10的数据集 Pascal VOC 格式
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    简介：NWPU VHR-10数据集是以Pascal VOC格式构建的一个高分辨率非常规目标检测数据集，包含多种复杂背景下的航空图像及标注信息。 NWPU VHR-10的数据集采用Pascal VOC格式。
     
  • YOLO目标检测用NWPU VHR-10遥感数据集（含800张图片及标注好的XML文件，涵盖10类对象）.rar
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    本资源提供YOLO算法所需的NWPU VHR-10遥感数据集，包含800张图像及其对应标注的XML文件，支持检测10种不同类别目标。 资源内容包括NWPU VHR-10数据集，该数据集包含10类对象：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。 代码特点如下： - 参数化编程设计； - 参数易于调整； - 代码结构清晰，注释详尽； 适用对象为计算机科学与技术专业、电子信息工程及数学专业的大学生，在课程设计项目中可以使用这些资源完成期末作业或毕业论文等任务。此外，作者是一位在某大厂具有十年经验的资深算法工程师，专长于Matlab、Python、C/C++和Java编程语言以及YOLO目标检测算法的研究与开发工作；具备丰富的计算机视觉应用技术积累，并擅长智能优化模型构建及神经网络预测方法研究；同时，在信号处理领域有着深厚的造诣，精通元胞自动机的应用实践，图像处理技术娴熟掌握，且在智能控制、路径规划和无人机相关算法仿真方面也有突出贡献。希望与同行进行交流学习。
     
  • 基于NWPU VHR-10的遥感目标检测：800张图像与10类分类 задача кажется мне на китайском языке,所以我将用中文回答： 重写后的标题可以是：“NWPU VHR
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    本研究聚焦于NWPU VHR-10遥感数据集，探讨其中包含的800张图像及其涉及的10类目标检测问题。通过深入分析不同类型的地物特征，优化算法以提高检测精度与效率。 遥感数据集非常适合初学者入门学习。NWPU VHR-10 数据集包含 10 类（飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆）。该数据库的一个亮点是各个类别之间的样本量较为均衡，这对于一般的目标检测任务而言非常重要，因为数据集至少需要达到数千甚至上万的规模才能获得较好的效果。上传的数据集中包含 800 张图片及其对应的标签，并且全部一一对应。 如果您对特定数据集有扩充需求，可以通过私信联系我以获取定制服务或请求经过增强处理后的数据集。可以采用的方法包括但不限于模糊、亮度调整、裁剪、旋转和平移等图像变换技术；或者基于深度学习的 SRGAN 增强等方式来提高数据质量及多样性。
     
  • NWPU VHR-10 (以YOLO格式划分的数据集)
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    NWPU VHR-10 数据集采用YOLO数据格式设计，包含高分辨率航空图像中目标检测任务所需的各种类别信息，适用于训练和评估高性能深度学习模型。 NWPU VHR-10数据集包含800张高分辨率卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集中裁剪而来，并由专家手动注释。该数据集分为10类：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。
     
  • 利用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上进行验证
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    本项目使用PyTorch框架构建多层感知器（MLP），并通过MNIST手写数字数据集对其进行训练和测试，展示了模型的基本实现与应用。 这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉 Pytorch 框架。我实现的是一个四层的多层感知器（MLP），参考了许多网上的文章来编写代码。个人认为，不同层次的感知器代码基本相似，尤其是使用 Pytorch 实现时，除了层数和参数外，大部分内容都差不多。 用 Pytorch 构建神经网络的主要步骤包括： 1. 定义网络结构。 2. 加载数据集。 3. 训练神经网络（选择优化器及计算损失函数）。 4. 测试神经网络。 接下来将从这四个方面介绍如何使用 Pytorch 搭建 MLP。
     
  • 已转换为PASCAL VOC 2007格式的NWPU VHR-10数据集
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    该数据集是经过处理后符合PASCAL VOC 2007标准的NWPU VHR-10数据集，包含多种复杂背景下的目标图像，适用于目标检测任务。 5个积分就行了。
     
  • Yolov8-COCO-128目标检测数据集
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    简介：Yolov8-COCO-128数据集是基于COCO标准，专为YOLOv8算法优化的小型目标检测数据集，包含128张图像，适用于快速原型验证与模型训练。 在计算机视觉领域中，目标检测是一项关键的技术任务，其目的是识别并定位图像中的特定对象。YOLO（You Only Look Once）是一种高效且准确的目标检测算法，在2016年首次提出以来已经发展了多个版本，包括最新的YOLOv8。而针对YOLOv8的训练数据集是基于COCO（Common Objects in Context）数据集进行调整和优化后的特定数据集。 COCO数据集广泛应用于目标检测、分割和关键点检测任务中，包含超过20万个图像，并覆盖了包括人、动物及交通工具在内的80个不同类别的物体。每个类别都有详细的边界框标注信息，为算法训练提供了丰富的素材资源。而COCO128可能是COCO数据集的一个子集版本，可能包含了特定的128K张图片或128个类别，以满足更高效的训练需求或者适应某些具体的应用场景。 作为YOLO系列的新一代产品，YOLOv8继承了前几代算法的速度和实时性优势，并且在精度上有所提升。它可能采用了新的网络结构、优化后的损失函数以及现代的训练技巧如数据增强与多尺度训练等技术手段来提高模型对各种尺寸目标的检测能力。此外，通过利用COCO128数据集中的多样性特征，YOLOv8能够更好地学习和理解复杂场景下的物体识别问题。 在实际应用中，使用基于YOLOv8coco128数据集进行训练可以开发出能够在真实世界环境中有效检测多种物体的系统。这对于自动驾驶、安防监控以及无人机导航等领域具有重要意义。该过程通常包括预处理步骤、选择与调整模型架构、制定有效的训练策略、评估验证集上的性能指标（如平均精度mAP和召回率）以及优化模型，以确保其在保持高准确度的同时实现实时运行。 综上所述，YOLOv8coco128目标检测数据集是计算机视觉研究的重要资源。结合最新版本的算法优势，它可以为各种应用场景提供强大而精准的目标检测能力，并推动相关技术领域的持续进步和创新。
     
  • 利用YOLOv8改进Visidron小目标检测数据集精度：引入小目标Anchor、多层Neck结构及注意力机制...
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    本文介绍了一种基于YOLOv8模型的方法，通过优化Visidron数据集中小目标的检测性能，采用新的小目标锚点设计和多层次颈部网络，并结合注意力机制以提高精度。 针对YOLOv8算法在Visidron小目标检测数据集上的应用，本段落提出了一系列优化策略以提升模型的精度。这些方法包括加入专为小目标设计的锚点参数、引入多层次neck结构以及添加注意力机制等技术手段。具体来说，在训练过程中，我们对YOLOv8进行了多项改进：增加了适应小尺寸特征的小层模块，并将检测器从单一模块扩展到四个独立的detect单元；同时，每个检测头也经过了相应的优化和调整以更好地捕捉目标信息。 关键词包括： - YOLOv8 - 小目标检测 - 数据集 - 精度提升 - 锚点参数(anchor parameters) - 注意力机制(attention mechanism) - 检测头(detection head) - 4个detect模块 - 小尺寸层(small-size layers)