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过滤系统matlab代码Matlab长方体检测 Matlab代码来检测长方体对象。 有两个主要部分：长方体提案生成和提案评分。 注意我们还提供了C ++版本的长方体检测和多视图对象SLAM。 请参阅 。 作者： 相关论文： CubeSLAM：不具有先前模型的单眼3D对象检测和SLAM ，Arxiv 2018，S.Yang，S.Scherer 如何运行： git clone git@github.com:shichaoy/matlab_cuboid_detect.git 然后打开Matlab cd matlab_cuboid_detect init_setup.m detect_cuboid.m 笔记 概述：有关生成提案和3D坐标系的角索引的信息，请参见illustrations.pdf 。 data/文件夹包含一些预处理结果。 边缘检测来自此ros软件包。 垫包含2D对象边界框。 我们使用Yolo来检测2D对象。 也可以使用其他类似的方法。 preprocessing/2D_object_detect是我们的预测代码，用于保存图像和txt。 有时，同一对象实例可能有重叠的框。 我们需要

路面分割识别论文，是比较传统的方法，但是这些论文中的思想可以为工程化的东西提供一些借鉴，也有助于设计深度学习模型去解决类似问题。不一定和我博客上的对的上，请大家自己参考学习。

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Python_detect 毕业专题2018-2019 python做出脸部识别系统 1.能够侦测打瞌睡（以眨眼和打呵欠等特征）利用网络摄像头及时侦测人脸的五官，并且特别侦测眼睛宽与嘴巴长与宽 来计算出使用者是否眨眼和打呵欠 2.model是参考别人的表情识别模型做转移学习并选择出预测最准的模型来应用在我们系统中

Serial Presence Detect (SPD) for DDR4 SDRAM Modules

一个使用JavaCV和OpenCV简单人脸检测程序。 实现面部特征提取和面部识别。

matlab中的plp代码使用 DNN 进行语音活动检测的特征和架构研究 该工具包提供了威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程系硕士论文（使用深度神经网络进行语音活动检测的特征和架构研究）中使用的代码。 介绍 该工具包基于以下工作：[1]。 该工具包的附加值是特征分析部分。 本工具包中的 SAD 遵循以下步骤： 声学特征提取 使用Python从语音中提取以下特征： MRCG MFCC 全球气候变化委员会 RASTA-PLP（在 Matlab 中从 Python 中提取） AMS 能量 + 过零（在 Matlab 中从 Python 中提取） 多分辨率 MFCC - 为本文创建的新功能 多分辨率 MFCC (MR-MFCC)： 此功能背后的主要思想是对语音信号的多分辨率频谱表示进行编码，以捕获本地信息和频谱时间上下文。 此功能的灵感来自多分辨率耳蜗图 (MRCG)，发现它对 SAD 有益，但遵循计算复杂度较低的提取方案。 MR-MFCC 分三步提取： 从 25ms 窗口计算 40 维 MFCC 从长度为 200ms 的窗口计算 MFCC 将结果连接到一个向量以生成具有 80 维的特征。