matlab超像素代码,直接运行main函数可运行,k表示超像素块的个数
2022-12-19 19:46:07 165KB 超像素 matlab
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两类咖啡数据集,所有图片都是256x256像素大小。训练集目前分为espresso和longblack目录。 两类咖啡数据集,所有图片都是256x256像素大小。训练集目前分为espresso和longblack目录。
2022-12-18 18:29:19 14.5MB 深度学习 咖啡 分类 数据集
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针对获得训练数据集代价高昂问题,提出了一种用于图像显著性检测的弱监督新方法,在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段,在第一阶段,根据图像级标签训练分类模型,获得前景推断图;在第二阶段,对原图像进行超像素块处理,并与阶段一得到的前景推断图进行融合,从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签,未使用像素级标签,从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明,性能明显优于无监督的模型,与全监督模型相比也具有一定的优越性。
2022-12-08 14:49:26 1.06MB 深度学习 弱监督 显著性检测
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2022-12-08 09:28:07 4.41MB unity unity游戏源码 unity项目 2d游戏源码
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2022-12-07 13:26:20 3.56MB Unity游戏源码 unity unity项目 unity源码
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1. 视觉SLAM 系统概述 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建” 。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉SLAM”。 视觉SLAM流程分为以下几步 传感器信息读取。在视觉SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。 视觉里程计。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动,以及局部地图的样子。 后端优化。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿,以及回环检测的信息,对它们进行优化,得到全局一致的
2022-12-06 15:43:58 578KB slam 图像像素 图像深度
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无需安装,解压点击Pixel Ruler即可使用,用于测量屏幕上的像素长度,双击转变水平垂直方向,右键直接关闭
2022-12-02 12:21:20 1.42MB 图片像素 网页像素
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坐标系描述图:相机、图像、像素、世界系、旋转
2022-12-01 15:26:09 68KB 矢量图
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用于光学图像与sar图像等超像素segmentation与classification,c++ 代码实现。
2022-11-28 16:01:18 15.07MB quick shift superpixels segmentation
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