matlab分时代码免责声明 提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。 如果您的目标是在NIPS 2015论文中复制结果，请使用。 该存储库包含对MATLAB代码的Python重新实现。 此Python实现基于的分支构建。 两种实现之间略有不同。 特别是此Python端口 在测试时速度要慢约10％，因为某些操作在CPU上的Python层中执行（例如220ms /图像，而VGG16为200ms /图像） 提供与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP 由于实现上的细微差异，因此与使用MATLAB代码训练的模型不兼容 包括近似的联合训练，比交替优化（对于VGG16）快1.5倍-有关更多信息，请参阅这些 更快的R-CNN：通过区域提议网络实现实时目标检测 任少卿，何开明，罗斯·吉尔希克，孙健（Microsoft Research） 该Python实现包含在MSR实习期间编写的Sean Bell（Cornell）提供的内容。 请与官方联系以获取更多详细信息。 更快的R-CNN最初在an中进行了描述，随后在NIPS 2015中发布。 执照 Faster R-CNN是根据M

matlab分时代码塔克-张量草图 Tucker-TensorSketch提供了Matlab函数，用于使用TensorSketch对张量进行低阶Tucker分解。 有关我们方法的更多信息，请参见我们的论文： OA Malik和S. Becker。 使用TensorSketch进行大张量的低秩Tucker分解。 神经信息处理系统进展32 ，第10096-10106页，2018年。 可以从下载。 一些进一步的细节 Tucker-TensorSketch提供了三个函数tucker_ts ， tucker_ts_double_sketch和tucker_ttmts ，用于张量的低阶Tucker分解。 这些函数是用于Tucker分解的标准交替最小二乘算法（高阶正交迭代）的变体。 它们结合了一种称为TensorSketch的草图绘制技术，该技术是CountSketch的一种形式，可以有效地应用于较小矩阵的Kronecker乘积的矩阵。 由于TensorSketch的属性，我们的函数仅需要输入张量的一次传递。 它们可以以可以按任何顺序读取张量元素的方式处理流数据，并且无需同时访问所有元素。 函数tu

matlab分时代码中继拓扑优化 要求 Matlab 2015b或更高版本。 较旧的版本可能就足够了，但尚未经过测试。 RETICOLO-严格的耦合波分析（RCWA）求解器。 可以从下载。 将文件夹reticolo_allege复制到工作目录中。 快速开始 使用默认参数运行RunOpt.m 。 如果已正确安装所有文件，则示例优化应立即开始。 在RunOpt.m ，根据需要定义所有优化参数。 所有参数的描述及其默认值可在Functions/Initialize.m找到。 可以在上找到元参数定义的示意图。 特征 坚固性 根据计算梯度时使用的鲁棒性仿真次数，可以将OptParm.Optimization.Robustness鲁棒性参数作为动态长度的矢量接受。 可以在此找到有关鲁棒优化的详细信息。 的默认健壮性参数 StartDeviation = [-5 0 5]; Weights = [.5 1 .5]; 定义从-5nm侵蚀结构，无扰动结构和5nm扩张结构派生的梯度，其权重分别为0.5x，1x和0.5x。 另外，随着优化在StartDeviation和EndDeviation定义的值之间进

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matlab分时代码动态模式分解（DMD）用于视频中的前景检测 由J.Barhydt 1 华盛顿大学华盛顿州西雅图市98195 概述： 动态模式分解（DMD）已经成为分解非线性系统以对基本动力学建模的不可思议的价值工具。 DMD提供的模式集与其他降维方法不同，例如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA），因为DMD提供了基础模式的振荡时间分辨率，因此每个模式都包含时空信息。 振荡行为在许多物理系统中均会出现，从而使DMD分析具有更大的“捕获”这些动力学的能力。 在本文中，假设背景比移动和变化的前景具有更多的固定时间动态，则使用DMD将视频流中的前景与背景分离。 1-此报告使用扩展的Yale Faces B数据库： 简介与概述 ================================= 前景检测是人类（以及许多动物）可以很自然地完成的任务。 看过电影《侏罗纪公园》的任何人都可以证明霸王龙检测前景的能力很弱。 从某种意义上说，DMD方法的功能将非常相似。 通过将视频分解为基本的时空模式，DMD方法允许人们“挑选”具有最低振荡频率的模式，从而构成低等级的“背景”。 在具有静态背景的

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