本文介绍并分享了应用于各行业、各领域非常有用的目标检测数据集（感谢您的关注+三连，数据集持续更新中…），其中绝大部分数据集作者已应用于各种实际落地项目，数据集整体质量好，标注精确，数据的多样性充分，训练模型拟合较好，具有较高的研究和使用价值，各数据集都有下载链接及作者训练好的模型+源码下载链接，同时也有对应的检测效果视频，请放心下载~【实际项目应用】：阳光厨房、明厨亮灶智能监控方案【数据集说明】：

Astar算法是一种求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法。它的启发函数为f(n)=g(n)+h(n),其中，f(n) 是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计，g(n) 是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价，h(n) 是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。h(n)是启发函数中很重要的一项，它是对当前状态到目标状态的最小代价h*(n)的一种估计，且需要满足h

pytorch框架有很多功能模块，对于初学者来讲，可以先从基础常用的模块开始学习，这样可以快速熟悉Pytorch在实际项目上的应用。本文讲总结介绍在深度学习项目中，使用频率较多的模块之一，供大家参考学习。本文主要记录介绍torchvision子模块的作用和用法，这些知识点在深度学习模型训练中非常有用，属于基础知识。博主后续会继续更新分享深度学习笔记，记录提炼知识点，总结学习经验及项目经验。

这篇文章主要就是介绍centernet源码中一些用到的重要的函数，帮助大家理解学习！

深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。以上图

实验过程中尝试了很多方案，如采用形态学运算，提高车道线的完整性；通过阈值分割，去除背景和干扰物；采用均值作为聚类中心等。由于方案设计上的主观缺陷和检测任务的存在的光照不均、环境复杂等客观因素，以上方案均被舍弃。最终经过实践得到了一种鲁棒性较好，效果较优的车道线检测方案。通过查阅相关资料，我了解到更多车道线检测的改进算法，例如可以通过最大类间方差法(OTSU)进行阈值分割、动态ROI区域等。可以通过

该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，Canny分割算法采用一阶偏导的有限差分来计算梯度幅值和方向，在处理过程中，Canny算子还将经过一个非极大值抑制的过程，最后Canny算子还采用两个阈值来连接边缘。高斯滤波器是一种线性滤波器，其卷积模板中的系数随着与

YOLOv9是YOLO系列算法的最新版本，它在保持高效推理速度的同时，进一步提升了检测精度。通过引入更先进的网络结构、优化训练策略以及增强数据增强技术，YOLOv9在多个目标检测基准测试中取得了优异表现。本项目成功开发了一个基于YOLOv9的香蕉成熟度识别系统，实现了从数据预处理、模型训练到测试评估的完整流程。通过实际测试，系统表现出较高的识别精度和鲁棒性，为香蕉生产和管理提供了有力的技术支持。

深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深度学习和传统机器学习在数据预处理上都是类似的。核心差别在特征提取环节，深度学习由机器自己完成特征提取，不需要人工提取。学习能力强覆盖范围广，适应性好数据驱动，上限高可移植性好计算量大，便携性差硬件需求高模型设计复杂没有"人性"，容易存在偏见卷积神经网络 - CNN循环神经网络 - RNN生成对抗网络 - GA

在现代教育环境中，教师对于学生在课堂上的状态监控需求日益增加。传统的监控方式往往依赖于人工观察，不仅效率低下，而且难以做到全面覆盖。为了解决这个问题，我们基于YOLOv9（You Only Look Once version 9）开发了一个线下课堂学生上课状态识别检测系统。该系统能够自动识别学生的上课状态，包括注意力集中、打瞌睡、玩手机等行为，从而帮助教师更好地管理课堂。本文将详细介绍该系统的Py