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百度无人驾驶数据.zip
Thetrajectorypredictionbenchmarkconsistsof53mintrainingsequencesand50mintestingsequences.Thedataweprovideis2fpsinpersecond.Thedatasetincludesmanychallengingscenarioswherevehicles,bicycles,andpedestriansmoveamongoneanother.数据集中包括详细的数据描述。
2025/4/5 11:54:52
2.02MB
自动驾驶
轨迹预测
imageLabeler标记工具(txt或者xml与matlab标记工具接口)
本程序旨在标注图像文件格式互转,1、MATLAB转xml或者xml转MATLAB格式,xml符合VOC标准。
2、txt转MATLAB或者MATLAB转txt,比如文本内容打开如下,分别表示类别,x,y,width,height,四个缺省值:3car4013813052010000car1493772341430000stop85831839430000
2025/4/5 7:07:06
7.79MB
image
label
遗传算法的模糊PID控制器在三相电机控制系统中的应用
用于描述遗传算法在电机控制系统中的应用,首先对数字伺服电机进行模型辨识得到其高阶模型,其次引入遗传算法,作为一种求解问题的高效全局搜索方法,能很好弥补模糊控制方法的不足。
2025/4/4 15:09:46
13.27MB
遗传算法
模糊PID
电机控制
opencv3计算机视觉python实现
opencv3计算机视觉python实现,电子版图书,入门必读。
2025/4/2 15:31:11
23.9MB
CV
OPENCV
车牌识别程序
一个很好的车牌识别程序,基于matlab,可用于数字图像处理,等操作一个很好的车牌识别程序,基于matlab,可用于数字图像处理,等操作一个很好的车牌识别程序,基于matlab,可用于数字图像处理,等操作一个很好的车牌识别程序,基于matlab,可用于数字图像处理,等操作
2025/4/2 8:55:20
1.95MB
matlab
faster-rcnn骨架.zip
faster-rcnn骨架
2025/4/2 6:33:47
317.53MB
faster-rcnn骨架
MNIST手写0-9数字图片识别
MNIST深度学习入门级资源,相当于编程的helloworld
2025/4/1 19:30:53
11.06MB
深度学习
图片识别
python实现的CNN代码
本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架,手动实现了各层的反向传播BP算法
60KB
深度学习
卷积神经网络
python
卷积层
rbf函数逼近算法
用于函数逼近的rbf的matlab代码,有结果图和实验报告,可运行
2025/3/30 1:32:25
753KB
rbf
matlab
Matlab-DeepLearningToolbox
DeepLearningToolbox™提供了一个框架,用于设计和实现具有算法,预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络(ConvNets,CNN)和长期短期记忆(LSTM)网络对图像,时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活,编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集,您可以使用预训练的深层网络模型(包括SqueezeNet,Inception-v3,ResNet-101,GoogLeNet和VGG-19)以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列,序列和文本进行深度学习为时间序列分类,回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度,评估准确性,进行预测,调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习,并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉,图像处理,自动驾驶,信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入,导出和自定义导入和导出网络,定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归,分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。
2025/3/29 11:02:30
14.06MB
deep
l
matlab
深度学习
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