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搜索资源列表

  1. matlab6.5图形图像处理源程序

  2. matlab6.5图形图像处理源程序 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB 控制语句 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-01
    • 文件大小：78848
    • 提供者：yueh5

  1. C语言实用数字图像处理

  2. 本书是在日本国内深受读者青睐的使用图像处理入门书。本书的特点是没有采用以前那种按图像处理理论进行分类的方法，而是按图像处理目的进行分类，如图像轮廓的提取、去处噪声、清晰图像制作等，并结合实践通俗易懂的讲解相关内容。书中首先介绍图像处理概况，然后针对各种流行的图像处理方法进行详细地说明，从而使读者深入了解图像处理的理论和方法；还介绍了C语言程序，并给出许多简单明了的实例，使读者可以里联系实际，进行具体的图像处理试验。书中的程序使用于能够运行标准C语言的所有计算机

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：mark550

  1. 图像模式识别－VC++技术实现（源代码）

  2. 图像模式识别－VC++技术实现的源代码，遗传算法、神经网络、贝叶斯、模糊聚类等先进算法的源代码，VC++可编译执行。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-08-30
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：wuwei1995

  1. DELPHI 5编程实例与技巧.rar

  2. 目　　　录 前言 第一部分　 Delphi编程基础 第1章　 Delphi集成开发环境 1 1.1　 集成开发环境简介 1 1.2　 集成调试器 5 1.3　 开发环境的优化 6 1.3.1　 自定义工具栏 6 1.3.2　 编程环境设置 7 1.3.3　 编辑环境设置 8 1.3.4　 工程设置 8 1.4　 方法与技巧 9 1.4.1　 使用代码浏览器 9 1.4.2　 使用代码编辑器 9 1.4.3　 使用帮助系统 10 1.4.4　 设置IDE桌面 11 第2章　 对象Pascal语言

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2010-09-01
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：shaoguangleo

  1. matlab6.5图形图像处理源程序

  2. 第一章 MATLAB6.5 基础 1.1 MATLAB 语言介绍 1.1.1 MATLAB 产品系列与应用 1.1.2 MATLAB6.5 的新特点 1.2 MATLAB 语言基础 1.2.1 认识 MATLAB6.5 环境 1.2.2 MATLAB6.5 变量和表达式 1.2.3 数组的产生 1.2.4 数组的操作 1.2.5 常用的数学函数 1.2.6 数组的运算 1.2.7 数组的扩展 1.2.8 数组的转换 1.2.9 MATLAB 控制语句 1.2.10 其它控制语句 1.2.11

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-21
    • 文件大小：79872
    • 提供者：wxlang2

  1. 数字图像与模式识别程序

  2. 图像处理的分类和聚类程序，供大家学习和研究，开发环境VC++。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-09-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lbbybook

  1. ENVI遥感图像处理方法第六章图像分类监督与非监督

  2. ENVI遥感图像处理方法_邓书斌 第六章图像分类实例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-24
    • 文件大小：750592
    • 提供者：apriljj

  1. bP神经网络 图像分类

  2. 基于深度学习的bP神经网络 进行图像分类 的代码实例

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：726
    • 提供者：qq_39853991

  1. hog+SVM图片分类实例

  2. 本代码是hog+svm分类实例，对于新手入门图像处理是个很好的实例，要运行本代码，需在代码同一级目录下建pos和neg文件夹，还有网上找几张图片，就可以运行了。还有更改一下路径就可以了。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-03
    • 文件大小：7168
    • 提供者：luguanyou

  1. c#tensorflow 图像分类实例

  2. c# 实现的基于tensorflow的图片分类识别程序实例。需要netframework4.7.1

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2018-11-22
    • 文件大小：163577856
    • 提供者：wwy0311

  1. tf_classification, 基于TensorFlow的图像分类训练评价和测试代码.zip

  2. tf_classification, 基于TensorFlow的图像分类训练评价和测试代码 TensorFlow分类这里 repo 包含使用 TensorFlow 图像分类的训练。测试和classifcation代码。 支持整个图像分类以及多实例边界框分类。检查 Wiki插件以获得更详细的教程。要求需要 TensorFl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 使用PyTorch训练一个图像分类器实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇使用PyTorch训练一个图像分类器实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_38722329

  1. 基于多核融合的多实例多标签场景分类方法

  2. 多实例多标签学习是多标签分类中多实例学习的扩展，已成功应用于图像分类中。 在现有算法中，通常将袋子中实例的分布相互独立，这在图像分类中很难保证。 考虑中 在一个袋子实例的相关性，inthis本文基于多内核场景分类的新方法fusionand提出多实例多标记学习。 首先，通过构建图来介绍实例相关性。 然后，基于不同比例尺的图，可以从内核函数中得出不同的内核矩阵。 最后，基于多核融合的多核SVM分类器可以预测多标签。 对场景数据集和MSRC v2数据集的实验结果表明，与其他方法相比，该方法极大地提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：724992
    • 提供者：weixin_38515362

  1. 基于CNN和并行SVM的大规模图像分类

  2. 图像分类是计算机视觉和机器学习的最重要问题之一。 已经提出了许多图像分类方法并将其应用于许多应用领域。 但是，如何提高图像分类的性能仍是一个亟待解决的重要研究课题。 特征提取是图像分类的最重要任务，它直接影响分类性能。 经典特征提取方法是根据颜色，形状或纹理等手动设计的。它们只能部分显示图像字符，不能客观提取。 卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，已经成为当前图像分类的研究重点。 基于CNN的深度学习可以自动提取图像特征。 为了提高图像分类性能，提出了一种结合了CNN和并行SVM的图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_38695293

  1. 基于权重的旋转森林用于高光谱图像分类

  2. 在这封信中，我们提出了一种新的基于权重的旋转森林（WRoF）归纳算法，用于高光谱图像的分类。 新方法的主要思想是通过探索重要实例的潜力来自适应地指导树木的生长。 动态权重函数反映了训练实例的重要性。 实例的权重越高，下一棵树将不得不更多地关注该实例。 在两个真实的高光谱数据集上的实验结果表明，与随机森林和旋转森林相比，WRoF算法显着改善了分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38683562

  1. 计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

  2. 【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38530846

  1. keras-cnn-classifier：在Keras和Tensorflow 2.0中使用预训练的CNN进行图像分类-源码

  2. Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Ke

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42126677

  1. 计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

  2. 【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38707061

  1. 使用PyTorch训练一个图像分类器实例

  2. 如下所示： import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np print(torch: %s % torch.__version__) print(tortorchvisionch: %s % torchvision.__version__) print(numpy: %s % np.__ve

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：129024
    • 提供者：weixin_38690376

  1. 基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习图像分类

  2. 本文提出了一种基于稀疏编码和分类器集成的多实例学习框架下的图像分类方法。 具体而言，从所有训练包的实例中学习字典。 包的每个实例都表示为字典中所有基本向量的稀疏线性组合，然后，包也表示为一个特征向量，该特征向量是通过包内所有实例的稀疏表示来实现的。 因此，MIL问题被转换为可以通过众所周知的单实例学习方法（如支持向量机（SVM））解决的单实例学习问题。 有两种提高分类性能的策略：第一，通过使用不同大小的字典重复使用上述方法来获得组件分类器。 其次，将分类器集合的结果用于预测。 与最新的MIL方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38663973
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