深度卷积神经网络以多层次的特征学习与丰富的特征表达能力，在目标检测领域取得了突破进展。概括了卷积神经网络在目标检测领域的研究进展，首先回顾传统目标检测的发展及存在的问题，引出卷积神经网络的目标检测基本原理和基本训练方法；然后分析了以R-CNN为代表的基于区域建议的目标检测框架，介绍以YOLO算法为代表的将目标检测归结为回归问题的目标检测框架；最后，对目前目标检测的一些问题进行简要总结，对未来深度卷积神经网络在目标检测的发展进行了展望。
2022-10-20 19:01:16
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irst_radar_tracking_雷达和红外组合后的跟踪程序，代码非常详细，可供初学者使用，新手入门必备，代码很详细。
2022-10-20 16:58:45
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复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分, 综合该领域近年来的研究成果, 从空间滤波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述, 并分析了今后的研究方向。
2022-10-20 12:17:56
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1.Yolov7目标检测与实例分割的C++推理代码，
2.开发环境，开发环境是win10,OpenCV4.5,NCNN，IDE 是Vs2019。
3.关于源码配置可以看我的博客，有详细的步骤。
2022-10-20 12:05:10
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提出了一种视频与AIS信息融合的海上船只目标检测方法。首先结合AIS信息确定船只所在区域，提取小范围图像，然后对图像进行高频加强滤波处理，增强船只目标与海面背景的对比度，利用显著性区域检测方法生成显著性图像，随之采用双阈值分割提取高显著性目标，最后通过形态学处理判断船只目标。实验结果表明，该方法适应性强，能够准确快速地实现船只目标提取。
2022-10-20 09:40:45
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此代码详细的按粒子群算法原理编写，每一步走都能轻松看懂。其中用粒子群算法优化了单目标函数，需要测自己的函数，在原代码上修改就可以了！此代码可以做单元，也可以做多元！
2022-10-19 11:05:41
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