适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集

“史上最全AP、mAP详解与代码实现”文章（[这里](http://t.csdnimg.cn/VMSSn)）已经介绍了map相关原理，且给出相应简单代码实现AP方法。然将AP计算融入模型求解AP结果，可能是一个较为复杂的工程量。恰好，我也有一些这样的需求，我是想计算相关DETR的map指标。我将构造一个即插即用计算map的相关模块代码，使用者只需赋值我的模块，即可使用。同时，为了更好快速使用，我将基于通用模型yolo为基准介绍map通用模块(你有疑问，yolo已有val.py可测试map，但yolo无法测出small、medium、large等相关AP或AP0.75等结果)。本文将直接介绍计算map核心代码简单列子，在此基础上介绍整个即插即用map计算模块使用方法与代码解读。该资源便是列子内容，可参考“史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)”博客。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

基于ZYNQ新起点V1，摄像头采用OV5640，使用帧间差分法进行目标跟踪。视频输出采用VGA接口。

输入图片，对目标绘制包围盒仿真 仿真工程操作及其介绍，见文章：https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/130674948

yolov8添加注意力机制-学习记录

包含了卡通人物的数据集，可用于卡通人物的目标检测的训练、验证和测试，简单易用。

Alpha-beta-gamma滤波器是一种用于对时间序列数据进行滤波的算法。它综合了三个滤波器的优点，可以在一定程度上抑制噪声，并且对快速变化的信号具有较好的响应速度。 Alpha滤波器可以用于平滑数据，减少瞬时波动。Beta滤波器可以用于响应中等频率的变化，适用于去除缓慢变化的趋势。Gamma滤波器可以对快速变化的信号进行平滑，有利于提取高频信息。 将这三个滤波器组合起来，可以在不同时间尺度上对数据进行平滑处理，从而获得更准确的结果。使用alpha-beta-gamma滤波器需要选择合适的滤波器参数，根据实际情况进行调整。 alpha-beta-gamma滤波器在最基础的alpha-beta滤波器上进行一定的改进，加入了另一个调整参数gamma，使得该滤波器可以对匀加速运动的目标进行跟踪和滤波，其效果明显优于普通的alpha-beta滤波器，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习

在雷达系统当中，跟踪的应用种类很多，包括但不限于`目标定位、自主导航、天气预测、空中交通管制和军事应用`等等，那么**如何获得更加准确的关于目标数据**就成为一个至关重要的问题。，`跟踪滤波器`为一种较好的方式，跟踪滤波器的**主要目的**就是`在充满不确定性的情况下，获得更为精准的目标的位置信息、速度信息、加速度信息等`，其中的alpha-beta滤波器为最基础的一种用于简单目标跟踪滤波的滤波器类型，了解此种滤波器对于后续的卡尔曼滤波器具有一定的帮助，本程序对其进行了MATLAB仿真，程序正确，结果较好，大家可以自行下载查看学习