matlab红外代码基于PSTNN的红外小目标检测 该matlab代码基于张量核规范的部分和实现了红外小目标检测模型。 关于这种方法的详细描述可以在我们的论文中找到。 参考： Zhang, L.; Peng, Z. Infrared Small Target Detection Based on Partial Sum of the Tensor Nuclear Norm. Remote Sens. 2019, 11, 382.

复杂条件下的人头检测与计数技术研究是基于目前视频图像大量监控数据的自动 化分析理解及提取问题。实际的监控环境比较复杂，监控摄像头角度倾斜或俯视下的拍 摄情况下，很难在视频中获取完整的人脸信息来完成人头检测。针对这些情况，本文运 用活动边缘和Camshiit方法对俯视人头和侧面人头的进行检测与计数。

在线实例分类器细化（OICR）的多实例检测网络的PyTorch实现 如何开始 git clone http://www.github.com/jd730/OICR-pytorch 依存关系 Python 3.5或更高版本 火炬0.4.0（不是0.4.1） CUDA 8.0或更高 资料准备 PASCAL_VOC 07 + 12 ：请按照中的说明准备VOC数据集。 实际上，您可以参考其他任何人。 下载数据后，在文件夹data /中创建软链接。 选择性搜寻 wget https://dl.dropboxusercontent.com/s/orrt7o6bp6ae0tc/selective_search_data.tgz tar -xvf selective_search_data.tgz rm -rf selective_search_data.tgz 将selective_search_

高光谱图像小目标检测的一篇英文文献，耿修瑞和赵永超发表的。阐述了小目标检测的原理

ml_with_django ml_with_django是一个开源模板，用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤，即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本，该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定（TBD） 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下，Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户，然后启动应用程序： $ m

深度学习之年龄预测，Python版本，单张图像检测和视频流中人物年龄预测，环境为： - win10 - pycharm - anaconda3 - python3.7 - opencv4.2.0 文章地址：https://blog.csdn.net/y459541195/article/details/105611391

基于AI的地震信号检测器和鉴相器 描述 EQTransformer是基于AI的地震信号检测器和相位（P＆S）拾取器，基于带有注意机制的深度神经网络。 它具有专门为地震信号设计的分层体系结构。 EQTransformer已经接受了全球地震数据的培训，可以同时高效地执行检测和到达时间的选择。 除了预测概率，它还可以提供估计的模型不确定性。 EQTransformer python 3软件包包括用于下载连续地震数据，进行预处理，执行地震信号检测以及使用预先训练的模型进行相位（P＆S）拾取，构建和测试新模型以及执行简单的相位关联的模块。 开发人员：S. Mostafa Mousavi 链接 说明文件： : 论文： https : //rdcu.be/b58li 参考 Mousavi，SM，Ellsworth，WL，Zhu，W.，Chuang，L，Y。和Beroza，G，C。 Nat C

描述 在MIT视频监控数据集上使用NNMF进行异常检测 接触 Vu Nguyen博士， 引文 Bayesian Nonparametric Approaches to Abnormality Detection in Video Surveillance. Nguyen, V., Phung, D., Pham, D. S., & Venkatesh, S In Annals of Data Science, pp 1-21, 2015. Interactive Browsing System for Anomaly Video Surveillance. T.V. Nguyen, D. Phung, S. K. Gupta, and S Venkatesh In IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors,

基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测 提出了一种基于弧邻接矩阵的快速椭圆检测方法。 我们已经在某些应用中成功使用了这种方法，例如卫星跟踪，UGV制导和姿态估计。 :smiling_face_with_smiling_eyes: 可以从最新版本中下载Matlab和Python的二进制文件。 1编译我们的代码 我们已经成功地将AMED应用于各种平台（Windows，Ubuntu，ARM）。 用于不同平台的代码可能需要进行一些细微的更改。 1.1 Windows OpenCV> 3.1.0 VS 2015 您可以将所有.h和.cpp文件添加到您的项目中。 不要忘记配置有关OpenCV项目:)。 main.cpp给出了一个从图像中检测椭圆的示例。 AAMED aamed（drows，dcols） 。 卓尔（dcols）必须大于所有已使用图像的行（cols）。 然后，我们可以使用aamed.run_FLED（imgG）; 从多个图像中检测椭圆。 非常重要

伪装物体检测（CVPR2020-Oral） 作者：，，，，，。 0.前言 欢迎加入COD社区！ 我们在微信中创建了一个群聊，您可以通过添加联系人（微信ID：CVer222）来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍，强大的基准（搜索和识别网，SINet）以及用于伪装目标检测（COD）的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息，请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问，请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究，请引用本文（ ） 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件（ ）提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意，该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具：Bi_cam（cam> threshold）= 1-> Bi_cam（cam> = threshold