本文作为之前水下图像增强的补充，增加了所提到的不同的算法python程序，可供参考。

此篇文章是在7月初编写，可能会与现有的源码有所出入，如在月末增加了关于head部分阴性参数的融合，但总体上的出入并不会太大

简述2周前用700不到买了一个六自由度的舵机机械臂作为视觉伺服算法的平台，商家提供的是可视化界面的控制平台，需要对他的源码进行解读与分析，便于后面接入ROS平台。感谢商家提供的视频教程和太极创客在B站上传的免费课程，使得对嵌入式零基础的我可以快速上手Arduino的开发。Arduino IDE的安装此处分为Windows和Ubuntu下的Arduino安装，在Windows系统下进行Arduino

简单分析了近些年YOLO系列的进步和发展方向

水下目标检测之数据集和数据增强方法通过之前对yolov5的简单学习，发现yolov5的训练和调试都比较方便，因此希望将其运用到水下目标检测的任务中。那么首要任务就是寻找比较合适的数据集作为训练样本，考虑到水下图像数据集就少的可怜，此处列举3个针对水下目标检测的数据集。Real-world Underwater Image Enhancement(RUIE)大连理工大学的自制数据集，论文https: