可用于YOLO模型训练的FLIR_v2红外热图像annotation标签，格式为txt文件，内容为压缩包

可用于识别蜗牛尾迹与热点故障

包括最长、最短欧式距离法、重心法（标准欧式、平方欧式、精度加权）、平均法、权重法等等

这是如何在 MATLAB:registered: 中创建热图图表的示例。 在MATLAB文档中阅读有关“热图”功能的信息。 此功能在 R2017a 或更新版本中可用。 有关更多示例，请转到 MATLAB 绘图库 - http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html

可视化+热图+机器人路径规划

使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。   类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。   基本上，假设我们构建一个CNN，目标是将人的照片分类为“男人”和“女人”，然后我们给它提供一个新照片，它返回标签“男人”。有了CAM工具，我们就能看到图片的哪一部分最能激活“Man”类。如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。   在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN,Resnet50。

TBtools最新版本程序，由《生信札记》微信公众号官方发布。 主要功能：序列提取，基因功能分析，本地Blast界面化，热图，韦恩图，Upset图 基因结构可视化，共线性分析与可视化。

批量给图像画注意力热图

用于识别蜗牛尾迹和热点故障。这个数据集有277个热成像航空图像，这些图像是由 Zenmuse XT 红外照相机(波长7-13μm)从 DJI Matrice 100无人机(四轴飞行器)获得的。

红外热图像目标检测数据集（9500多张图像，及其对应可见光图像，COCO标签，80类）.txt