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多尺度KCF目标跟踪C++代码，内附调用readme，KCF算法是一种优良的跟踪算法

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Retinex多尺度图象增强算法

MMAL网 这是论文用于细粒度的PyTorch实施（张帆，李萌，翟桂生，刘亦钊）由第27届国际多媒体建模国际会议（MMM2021）提供。 欢迎与我们讨论问题！ 目录 要求 的Python 3.7 pytorch 1.3.1 numpy的1.17.3 scikit图像0.16.2 Tensorboard 1.15.0 TensorboardX 2.0 tqdm 4.41.1 图像2.6.1 枕头6.1.0 数据集 下载数据集，并将提取的图像文件夹的内容复制到datasets / CUB 200-2011 / images中。 下载数据集并将提取的data / images文件夹的内容复制到datasets / FGVC_Aircraft / data / images ） 您也可以尝试其他细粒度的数据集。 培训TBMSL-Net 如果要训练MMAL-Net，请在运行py

人工智能-机器学习-金属合金微结构相变及性能的多尺度计算与模拟.pdf

hsi matlab代码SAR_CD_MS_CapsNet 论文“”的代码，IEEE地质科学与遥感通讯，第1卷。 18号3，第484-488页，2021年3月。 如有任何疑问，请随时与我联系（）。可以从以下网址获取更多代码 通过以下过程运行此代码： 差异图像可以通过邻域比率“ DI_generation.m”来获得。 （Matlab 2012a） 打开终端并运行以下脚本：“ python Ms_CapsNet.py”。 （Ubuntu-16.04.1 Keras-2.1.6） 在我们的实现中，我们引用郭锡峰和陈玉诗的代码：

目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。