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UCAS-AOD-benchmark：基于UCAS-AOD数据集的基准测试

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简介：
简介：UCAS-AOL基准测试是针对UCAS-AOD数据集设计的一套评估体系，用于评价不同目标检测算法在航空图像中的性能。 UCAS-AOD基准是基于UCAS-AOD数据集的性能评估标准。（目前仅测试了定向盒）介绍UCAS-AOD数据集由于缺乏官方划分，比较不同模型上的性能存在困难。如果采用相同的划分策略，则可以直接与我们的测试结果进行对比。 要使用该数据集，请先下载并解压缩到您的root_dir文件夹中，并将文件夹重命名为“UCAS_AOD”。接着，把我们提供的图像集合文件train.txt、val.txt和test.txt放入“UCAS_AOD/ImageSets”目录下。运行data_prepare.py脚本（请根据需要修改数据集路径），您会得到如下结构的目录： ``` UCAS_AOD └───AllImages │ │ P0001.png │ │ P0002.png │ ... └───P1510.png └───Annotations ... ```

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  • UCAS-AOD-benchmark：基于UCAS-AOD数据集的基准测试
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    简介：UCAS-AOL基准测试是针对UCAS-AOD数据集设计的一套评估体系，用于评价不同目标检测算法在航空图像中的性能。 UCAS-AOD基准是基于UCAS-AOD数据集的性能评估标准。（目前仅测试了定向盒）介绍UCAS-AOD数据集由于缺乏官方划分，比较不同模型上的性能存在困难。如果采用相同的划分策略，则可以直接与我们的测试结果进行对比。 要使用该数据集，请先下载并解压缩到您的root_dir文件夹中，并将文件夹重命名为“UCAS_AOD”。接着，把我们提供的图像集合文件train.txt、val.txt和test.txt放入“UCAS_AOD/ImageSets”目录下。运行data_prepare.py脚本（请根据需要修改数据集路径），您会得到如下结构的目录： ``` UCAS_AOD └───AllImages │ │ P0001.png │ │ P0002.png │ ... └───P1510.png └───Annotations ... ```
     
  • AOD-Net的PyTorch数据集
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    AOD-Net的PyTorch数据集是一款专为自动驾驶车辆设计的数据集合，利用PyTorch框架支持高效训练与部署，旨在提升雾天条件下目标检测及识别能力。 AOD-Net pytorch数据集包括original_image.zip和training_images.zip两个文件。
     
  • AOD-Net: Pytorch与Caffe下的AOD-Net
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    简介：AOD-Net是一款用于自动驾驶场景下密集人群检测的深度学习模型，在PyTorch和Caffe框架中均有实现，适用于多种道路监控应用。 AOD-Net是ICCV 2017上提出的一种轻量级且高效的端到端除雾神经网络。您可以轻松快速地进行训练或测试。在测试阶段，我们提供了test.py脚本、相关原型及数据集，您只需通过“python test.py”命令即可使用GPU/CPU获取结果。 基于AOD-Net的贡献，我们在该模型中引入了位置归一化（PONO），从而显著提升了性能表现。改进前后的对比显示：对于TestSet A，PSNR从19.69 dB提升至20.38 dB，SSIM值从0.8478增加到0.8587；而对于TestSet B，则分别达到了PSNR为21.54 dB（改进后变为21.67 dB）和SSIM为0.9272（提升至0.9285）。希望这些信息对您的研究有所帮助。
     
  • 批量AOD数据处理.m
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    《批量AOD数据处理.m》是一款用于自动处理和分析大气气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）观测数据的MATLAB脚本程序，适用于气象学与环境科学研究。 使用MATLAB处理MODIS气溶胶光学厚度二级日产品卫星数据，包括批量读取、插值以及将数据重新采样到标准网格等一系列操作。
     
  • AOD-NET（TensorFlow版）
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    AOD-NET(TensorFlow版)是一款基于深度学习框架TensorFlow开发的目标检测模型，专为准确识别和定位图像中的多个目标而设计。 使用TensorFlow编写的AOD-NET项目包含多个文件夹：论文、NYU-V2数据集、合成数据集模块、训练模块以及测试模块。
     
  • CEC基准测试函数库 CEC-Benchmark-Functions-master
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    CEC基准测试函数库提供了一系列用于评估进化算法性能的标准测试问题，广泛应用于学术研究和工程实践。 CEC测试函数是国际进化计算会议中的基准测试函数系列，包括了2005年、2010年、2013年、2014年、2017年、2019年以及2020年的版本。
     
  • PSO-benchmark-functions.zip_PSO基准函数_测试函数版本
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    本资源包包含多种用于粒子群优化算法（PSO）研究与开发的基准测试函数，适用于评估算法性能和进行相关实验。 PSO基准函数非常有用，请下载以帮助大家。
     
  • 多种 MERRA-2 AOD/AOT/BC 图表：基于 MATLAB 的 L2/L3 数据处理
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    本研究利用MATLAB对MERRA-2数据库中的L2和L3气溶胶数据进行处理，生成了包括AOD（气溶胶光学厚度）、AOT、BC等在内的多种图表，旨在深入分析全球气溶胶分布特征。 多个 MERRA-2 AOD/AOT/BC 图被提供以供参考和分析使用。这些图表能够帮助研究者更好地理解大气中的气溶胶分布及其变化情况。通过仔细观察这些图，可以获取有关空气质量、气候变化等方面的重要信息。
     
  • AOD-Net源代码.rar
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    AOD-Net源代码包含用于目标检测和识别的先进深度学习模型AOD-Net的相关编程文件。此资源适用于研究与开发人员，旨在提升图像处理技术效率及准确性。 AOD-Net去雾网络训练数据集包含两部分：一部分是original_image，另一部分是training_images。
     
  • AOD-Net代码包.zip
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    AOD-Net代码包包含了用于实现先进对象检测与分割(AOD)任务的深度学习模型的源代码和相关文件。此资源适合研究人员及开发者使用。 本段落件包含有雾图像数据集生成代码和AOD-Net去雾方法的实现，可以直接运行。