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介绍 这是提交论文的一种实现： Desai，SV，Balasubramanian，VN，Fukatsu，T.，Ninomiya，S.，and Guo，W.（2019年）。 使用深度学习自动估算水稻的抽穗期。 植物方法，15（1），76. 为了计划收割水稻的最佳时间，我们检测并定量了水稻的开花。 这项工作中使用的水稻作物图像数据集取自[1]。 方法 该方法的基本概述如下。 我们使用带有滑动窗口的SVM分类器来检测图像中的开花圆锥花序。 为了生成要作为输入提供给SVM分类器的特征，我们使用两种特征提取方法并对它们的性能进行比较。 使用SIFT描述符进行特征提取 使用深度神经网络（VGG-16 [2]）进行特征提取 使用从Kinmaze数据集的21张图像中采样的补丁进行训练。 对来自Kinmaze数据集的完整5184x3456图像进行了测试。 [1]。 怎么跑 为了获得训练的准确性：

Python_Stock_Estimation 从Yahoo，可视化和关联分析中获取SP500数据集

堆叠沙漏模型：TensorFlow实现 A.Newell等人的用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络的Tensorflow实现。 代码作为MSc Computing个人项目的一部分（伦敦帝国学院2017年） 基于 -A.Newell等 -肖楚等。 -可用（重型型号） 状态 这是一个WIP回购 已测试人体姿势 效率（在较轻的模型上工作） 数据生成器完成（在协议缓冲区上工作） 多人姿势估计（尝试实现固定帧速率） 目前接受过培训 配置文件 目录中有一个``config.cgf''，其中包含调整模型所需的所有变量。 training_txt_file : Path to TEXT file cont

Dan Simon的经典大作《Optimal State Estimation》对应的Matlab源程序。包含了基本的线性Kalman滤波、EKF、UKF、粒子滤波等基本算法。适合学习滤波理论的人员。