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计算机视觉-蚁群算法MATLAB源码 蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。

自行车目标检测 yolov5 自行车检测数据集， 类别名：bicycle； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

cat猫检测目标检测 yolov5 cat猫检测数据集， 类别名：bicycle； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

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- OpenCV 4.5.1，基于CUDA 11 - NanoDet-plus - 模式.onnx格式 - 以类的形式封装调用

飞机目标检测 yolov5 飞机检测数据集， 类别名：aeroplane ； VOCtrainva2012数据集 提取得到，标签类别：txt和 xml两种

计算机视觉-RBM学习MATLAB源码 受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine, RBM）是一种可通过输入数据集，学习概率分布的随机生成型神经网络。RBM最初由Paul Smolensky 于1986年提出，并将该模型命名为Harmonium(簧风琴)，后又由Geoffrey Hinton 教授改进发明了快速的训练算法才被广泛使用，并由此得名RBM。RBM主要可用于降维、分类、协同过滤、表征学习及神经网络预训练等场景。 受限玻尔兹曼机因该模型是玻尔兹曼机的简化版而得名。玻尔兹曼机是一种随机神经网络，得名于其使用到的分布为统计力学中的玻尔兹曼分布。受限玻尔兹曼机相对于玻尔兹曼机，其简化了网络中同层之间的相连条件，即不存在层内各节点的相互连接。这样，网络中同层的各节点之间就相互独立。

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