深度学习与CV基础讲义.zip

图像矩阵matlab代码复值卷积神经网络及其在PoSAR图像分类中的应用 要求： Matlab的 实验步骤： 测试演示在带有L波段的AIRSAR传感器获取的Flevoland数据集上。 运行./Test Demo / TestDemo.m以评估CV-CNN在PolSAR图像分类中的性能 CV-CNN文件夹存储CV-CNN的实现过程。 参考：此CV-CNN代码是基于DeepLearnToolbox（这是一个真正的CNN开源工具箱）创建的。 数据集：可以在网站“”上下载我们的论文“复杂值卷积神经网络及其在PoSAR图像分类中的应用”中的数据集。 同时，相应的地面实况已上传到该项目中。 备注：Flevoland-1989包含14个类的基本事实是Label_Flevoland_14cls.mat Flevoland-1991包含15个类的基本事实是Label_Flevoland_15cls.mat 德国Oberpfaffenhofen的地面真实情况是Label_Germany.mat 更新数据：已在下面的百度云链接中上传了三个数据集的输入T矩阵。 可以以一定的采样率获得采样数据，并将其分为训练

KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）KEYENCE CV-H1X 2.11（基恩士视觉控制器）

cv报错的时候用于更换80版本

适合大数据者使用

Tensorflow框架：目标检测yolo3算法实现

2021FZU计算机视觉期末复习

cityscapes数据集，pix2pix模型用的。 Semantic, instance-wise, dense pixel annotations of 30 classes

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针对CV模型（Constant velocity model），编写的卡尔曼滤波程序，有相应报告及matlab代码。