CVPR2020:用于图像分类的空间留意输出层_论文阅读
2017/3/20 1:51:33
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基于HOG特征提取的图像分类器，首先提取图像的HOG特征，以此训练SVM分类器，使训练过后的SVM分类器能够自动对测试图像文件进行分类。
本套分类器的实现是基于Matlab言语开发。
Classify()是主函数。
本套分类器的实现是基于Matlab言语开发。
Classify()是主函数。
2016/2/17 1:30:36
225KB
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RepoformostofCVproblems,suchasimageclassification,objectdetection,poseestimation,segmentation,andsoon.
2016/5/23 15:47:15
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本人写的matlab图像分类代码，内含训练和测试的SAR图片。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运转。
分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运转。
2015/3/20 12:26:19
28.6MB
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图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
2018/5/23 7:43:50
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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