前言
YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴

yolov3可见光和红外数据集训练（VOC2007&FLIR）
1.VOC2007
用到数据集中以下三个文件夹
Annotations中存放xml文件，标注了各个目标的位置信息images中存放

众所周知，一个好的目标检测模型需要大量的数据来训练，当数据量较多的情况，我们没办法直观看到每一类别的目标框个数，就无法判断类别是否平衡。 下面的算法作用就是统计数据集中每一类别的目标框个数

安装Anaconda时存在设置 channel步骤，在实践中发现配置清华源镜像时，若网址用https则下载速度较慢，而去掉s，用http则较快，记录于此。
channels

摘要
单图像去雾是一项具有挑战性的任务，在合成训练数据和真实测试图像之间的域转换通常会导致现有方法的退化。为了解决这个问题，我们提出了一种新的图像去雾框架，与未标记的真实数据协作。首先，我们开发了一个分解图像去雾网络(DID-Net)，它根据

对PASCAL VOC 数据集进行数据增强
1.GitHub仓库位置
目的：对VOC数据集的对象检测的数据进行数据增强。如果能帮到您请给本人一颗⭐，拜托了！！！&#xff

在detectron目录下一般会有如下几个比较重要的目录： configs、 detectron(lib)、 tools
configs目录下
全部存放的是模型训练的各种yaml配置文件。在detectron框架中进行训练及测

paper：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
YOLOv3 baseli

在安装mmdetection的时候出现该问题。
如果你的python、pytorch和cuda都已经安装好了（即这三者版本匹配），那么出现该问题的原因是mmcv版本安装错误。
比如，我

本文介绍cvpr 2021的MonoFLEX，论文的着眼点是优化图片边沿被截断物体的3D检测，同时优化了中心点的深度估计。这个方法也是目前（截止2022.01）没有extra tranin