以下是我曾经做过的一个matlab识别红篮黄乒乓球的代码，用MATLAB读取视频数据，并逐帧对其进行图像处理，包括颜色识别，质心计算，实时跟踪等等，仅作参考

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颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

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