Deep_Learning_with_GPU_Technology_for_Image_&_Feature_Recognition Alison B. Lowndes

Rich feature hierarchies

这些是数据挖掘可用的一些数据集，我做毕设正用呢。可用于分类、聚类等。希望对大家有用。

这个资源复现的是MatchNet:Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching。对于图像匹配在深度学习方面的应用。使用的是keras框架。具体实现可以看这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_42521239/article/details/103989934

数字纹理框架（TBN）通过直观的用户控制来合成全局变化模式的图像。 以前的TBN合成方法难以同时获得高质量的合成结果和效率。 提出了一种基于纹理优化的快速TBN合成方法，该方法利用全局优化来解决可控的非均匀纹理合成问题。 我们的算法通过将纹理优化结合到TBN框架中并进行了两项改进，从而产生了高质量的合成结果。 采用初始化过程生成全局优化算法的初始输出，从而加快了算法的收敛速度，提高了合成质量。 除了用于度量图像相似性的距离度量标准还专门针对不同图像设计，以更好地匹配人类视觉对结构模式的感知，并进行了用户研究，以验证度量标准的有效性。 为了进一步提高合成速度，该算法完全在基于CUDA架构的GPU上实现。 优化的TBN方法不仅适用于传统的TBN应用，而且还适用于图像绘画和基于纹理的流可视化等各种视觉应用。 实验结果表明，与其他现有技术的合成方法相比，我们的方法能够以更高的效率合成更高质量或相当质量的图像。

CNN_classification_feature_extraction 该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。 Pytorch预训练的模型已被用于其解释。 该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。 此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。 预训练的模型结构在最后一层有1000个节点。 此代码将所有模型的最后一层修改为可与每个数据集兼容。 可以使用以下模型： 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2', 'wide_resnet101_2', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13'

通过去除不相关和多余的特征，特征选择旨在找到具有良好泛化能力的原始特征的紧凑表示。 随着无标签数据的普及，无监督特征选择已显示出可有效减轻维数的诅咒，对于全面分析和理解无标签高维数据的无数至关重要，这是由于子空间聚类中低秩表示法的成功所致，我们提出了一种用于无监督特征选择的正则化自我表示（RSR）模型，其中每个特征都可以表示为其相关特征的线性组合。 通过使用L-2，L-1-范数来表征表示系数矩阵和表示残差矩阵，RSR有效地选择了代表性特征并确保了对异常值的鲁棒性。 如果某个特征很重要，则它将参与大多数其他特征的表示，从而导致出现大量的表示系数，反之亦然。 对合成数据和现实世界数据进行的实验分析表明，该方法可以有效地识别代表性特征，在聚类精度，冗余减少和分类精度方面优于许多最新的无监督特征选择方法。

Apache Ant是基于Java的构建工具。ant/ivyde/updatesite/ivy-2.5.0.cr1_20180412005306/features

Apache Ant是基于Java的构建工具。ant/ivyde/updatesite/ivy-2.4.0.final_20141213170938/features

CSDN可能换掉了原来的RAR压缩包，我重新上传了，从下面这个地址下载 http://download.csdn.net/source/3176680 ========================================== VS2010增强工具包，包含pack1和pack2，一个补丁，还有一个强悍的生产工具。安装包之前先打那个补丁。 在MSDN要钱的，呵呵。feature pack安装之前打的补丁 文件名如下： feature pack安装之前打的补丁VS10-KB2403277-x86.exe -------------------------------------- en_visual_studio_2010_visualization_modeling_feature_pack_x86_x64_535571.vsix --------------------------------- en_visual_studio_2010_feature pack2_x86_604352.msi ----------------------------- Productivity Power Tools 10.0.11019.3.vsix ====================================================