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如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

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基于yolov7实现卡车识别检测源码+训练好模型(9000多个卡车目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为1类 ['卡车'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到，识别检测效果和评估指标曲线都不错，实际项目所用，不需要二次训练或者微调，可用作实际项目、课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等，请放心下载使用！

针对图像中相似冗余背景造成的显著目标识别的干扰问题，提出了一种基于超像素的冗余信息抑制的显著目标检测方法。首先,引入超像素的概念，利用超像素优化的空间特征分割图像，获取图像的相似区域；其次,为消除像素间的相关性，计算超像素的香农熵来表示图像的像素信息，并据此建立图像的信息图，最后,为了更有效地去除图像中的相似信息，利用自相似性抑制方法克服冗余信息，建立高效的图像显著图。最后的仿真结果表明, 所提算法与传统方法相比，不仅可以准确识别显著目标，而且可以更有效地抑制背景中的冗余信息。

3.7 多目标识别 若场景中存在多个目标，则可以通过多目标识别和定位进一步提高精度。另 外，在跟踪过程中，若因为遮挡、光照等因素，某个目标跟踪失败后，还可以通 过其它场景中的目标继续实现定位，因此多目标识别可以提高算法鲁棒性。 Harris-SIFT 特征匹配 目标1目标 0 目标N 仿射检验 仿射检验 仿射检验 目标 0 目标 4 ⋯ 目标 N 成 功 失 败 成 功 目标数据库 终止 图 3-12 多目标识别示意图 Figure 3-12 Framework of multiple-object recognition 如图 3-12所示，和单目标识别一样，多目标识别也分为特征匹配、仿射检验、 模式识别三步，不同的是，需要对匹配特征点集合按目标分类，再依次对各个类 别进行仿射检验，以判断当前场景中是否存在某个目标，算法概括如下： 离线：使用 Harris-SIFT建立目标数据库 在线： 1. 从当前场景图像提取 Harris-SIFT特征点 2. 快速搜索近似最近邻居，得到匹配特征点集合 3. 将匹配特征点按目标类别分类

基于 SAR图像的目标检测是对 SAR 图像解译的重要环节之一。本文从 SAR图像的统计特性出发，对包括 SAR 图像统计特性描述，斑点噪声抑制，检测器设计等若干基于SAR 图像的目标检测关键问题进行了研究。