行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题
2024/9/15 3:37:16
37.85MB
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深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果
2024/9/15 2:45:17
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零样本学习AwA的数据，可以用于零样本模型的训练和测试。
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2024/9/14 13:38:31
117.52MB
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决策树ID3算法matlab源代码片段function[TreeRulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)%输入为训练集，为离散后的数字，如记录1：11321；
%前面为属性列，最后一列为类标ifnargin＜1error('请输入数据集');elseifisstr(DataSet)[DataSetAttributValue]=readdata2(DataSet);elseAttributValue=[];end
%前面为属性列，最后一列为类标ifnargin＜1error('请输入数据集');elseifisstr(DataSet)[DataSetAttributValue]=readdata2(DataSet);elseAttributValue=[];end
2024/9/13 9:14:03
44KB
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用于opencv3.20版图形识别训练中最关键的两个可执行文件
2024/9/13 2:35:57
168KB
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引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
2024/9/10 3:04:09
8.11MB
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此次资源为期末Tensorflow实战项目，实现了基本的人机对战、机机对战、有10*10-4*4规格，其中样本已经训练好，但是并不是很智能，大家可以自己训练。
代码完整可运行，使用pycharm进行编写的
代码完整可运行，使用pycharm进行编写的
2024/9/9 22:15:50
3.86MB
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基于神经网络的人脸识别/检测MATLAB模型，做好了一个GUI，先进行神经网络的训练，然后可以选择一张含有人脸的图片，即可以进行人脸识别/检测。
2024/9/9 16:28:28
17.83MB
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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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