颜色分类leetcode 姿势 使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱 PI： 项目成员：& 组织：亚利桑那大学 电子邮箱：{caos, sengupta, fengjin}@email.arizona.edu 动机 虽然基于视觉的传感器提供了场景的高分辨率表示，但存在一些与其操作相关的挑战。 它们严重依赖（或受）外部光源来照亮场景，因此在光线不足、恶劣的天气条件或场景/目标被遮挡时变得无效。 这些可能导致不可逆转的灾难性事件，类似于 (i) 特斯拉的自动驾驶测试中遇到的那些，其中视觉传感器无法在明亮的天空中检测到拖拉机拖车的白色面（非常高的反射率），以及 (ii) 优步自身- 由于视觉/激光雷达传感器无法及时检测行人以避免在夜间测试期间发生事故（低/无反射率），导致亚利桑那州的驾驶车辆碰撞事故。 因此，迫切需要替代传感器来完成任务，同时克服上述挑战。 2018 年亚利桑那州的 Uber 自动驾驶车祸。 基于射频 (RF) 的传感器，例如雷达，使用自己的信号照亮目标（主动感应），因此使其在操作上对场景照明和天气条件具有鲁棒性。 然而，与基于视觉的传感器不同，雷达使用基于射频强度的空

颜色分类leetcode 颜色分类-CNN 在 Keras 中实现的颜色识别。 这是 CNN 的 Keras 实现。 该实现支持 TensorFlow 后端。 原始模型的目标是从交通摄像头检测车辆颜色。 在论文中，他们展示了使用 CNN 的车辆颜色识别系统。该模型成功地以非常高的准确率捕获了车辆颜色，达到 94.47%。 要了解有关模型工作原理的更多信息，请参阅（使用卷积神经网络的车辆颜色识别，Reza Fuad Rachmadi 和 I Ketut Eddy Purnama） 模型架构 模型的混淆矩阵

颜色分类leetcode 模拟CLR SimCLRv1 的 Tensorflow-Keras 实现，它允许通过视觉表示对比学习的简单框架 (SimCLR) 来提高 base_model 的特征表示质量。 提供的代码应该允许将框架应用到任何 Keras 模型，只需稍作改动。 图 1 - SimCLR 图解 给定的实现允许使用 5% 的数据在训练的线性分类器上将 top-1 精度提高 17%。 此外，在使用 SimCLR 框架进行训练后，t-SNE 图显示了根据类别对特征进行清晰的聚类。 图 2.1 - SimCLR 之前 VGG16 特征的 t-SNE 图 2.2 - SimCLR 后 VGG16 特征的 t-SNE 可以通过以下笔记本重现此结果： 参考： ， ， 如何使用？ SimCLR = SimCLR(base_model, input_shape, batch_size, feat_dim, feat_dims_ph, num_of_unfrozen_layers, save_path) SimCLR.train 方法可用于通过传递类型的训练和验证数据来训练 SimCLR_mod

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文件包括测试图片和svm颜色分类的cpp文件，我用的是vs2013+opencv3.4.1版本，有两张测试图片。其中训练集数据采取的是test.png。