matlab填充图像算法代码CNN_频谱图_算法 一种使用卷积神经网络 (CNN) 从原始 EEG 数据中对频谱图进行分类的方法 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：使用来自训练和有效文件夹的数据训练模型，对来自测试文件夹的数据进行测试 Use_pretrained_model.ipynb：使用来自训练模型的模型权重，测试来自测试文件夹的新测试数据 fastai 文件夹中的代码来自 Jeremy Howard 的 fastai 0.7 版： 数据结构 要运行任一笔记本，您必须具有以下结构的数据文件夹： 数据/ ├──火车/ ├── Yes ├── No ├── 有效/ ├── Yes ├── No ├──测试/ 对于 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：Yes 和 No 子文件夹包含我们训练模型的正面和负面案例图像。 测试文件夹包含我们测试模型的未分类图像。 对于 Use_pretrained_model.ipynb：测试文件夹包含要由我们的预训练模型 (saved_model.pkl) 评估的

测试序列下载资源汇总，做算法实验必备，多视点，光场图像，光场视频算法 光场/多视点测试序列 一、EPFL实验室测试序列： 2 二、史坦福的光学实验 13 三、Middlebury大学的测试序列 17 四、 传统3D多视点视频测试序列 22 五、 迪士尼研究院测试序列 23

文件汇集了国内所有的图像拼接参考论文

彩色图像的相似性比较算法

为提升原始SSD算法的小目标检测精度及鲁棒性，提出一种基于通道注意力机制的SSD目标检测算法。在原始SSD算法的基础上对高层特征图进行全局池化操作，结合通道注意力机制增强高层特征图的语义信息，并利用膨胀卷积结构对低层特征图进行下采样扩大其感受野以增加细节与位置信息，再通过级联的方式将低层特征图与高层特征图相融合，从而实现小目标及遮挡目标的有效识别。实验结果表明，与原始SSD算法相比，该算法在PASCALVOC数据集上的平均精度均值提升了2.2%，具有更高的小目标检测精度和更好的鲁棒性。

图像处理中常用的标准图像，用于对图像处理算法的评估

将opencv各种图像处理算法集成到一个软件界面里，有时候我们需要快速知道opencv各种算法处理后的结果是什么样子，如果编写代码或许毕竟麻烦，这个工具的目的是，让你快速通过操作界面，得到各种算法的处理结果。

近年来，因工人未佩戴安全帽而造成的施工事故频繁发生，为降低事故发生率，对工人安全帽佩戴情况进行图像描述的研究。当前基于神经网络的图像描述方法缺乏可解释性且细节描述不充分，施冮场景图像描述的硏究较为匮乏，针对该问题，提出采用YωLOv3（ You Only Look Once）的检测算法，以及基于语义规则和语勺模板相结合的方法递进式地生成安全帽佩戴的描述语句。首先，采集数据，制作安全帽佩戴检测数据集和图像字幕欻据集;其次，使用K-meas算法确定适用于该数据集的锚框参数值，用以YOLO√3网络的训练与检测;再次，预定义一个语义规则，结合目标检测结釆来提取视觉概念;最后，将提取出的视觉概念填充进由图像字幕标注生成的语句模板，以生成关于施工场景中工人安全帽佩戴的图像描述语句。使用Ubuntu16.04系统和 Keras深度学习框架搭建实验环境，在自制的安全帽佩戴数据集上进行不冋算法的对比实验。实验结果表明，所提方法不仅能够有效界定安全帽佩戴者和未佩戴者的数量，而且在BLEU-Ⅰ和CIEr评价指标上的得分分别达到了0.722和0.957，相比其他方法分别提高了6.9%和14.8%，证明了该方法的有效性和优越性。

《Visual C++数字图像处理技术详解》.(刘海波,沈晶).[PDF]完整目录版

基于VIP_Board Mini的FPGA视频图像算法(HDL-VIP)开发教程-V1.6