图像中角点(特征点)提取与匹配算法.doc

superpoint源码|含有部分数据集（coco、hpatches）

超点 这是“ SuperPoint：自我监督的兴趣点检测和描述”的Tensorflow实现。 Daniel DeTone，Tomasz Malisiewicz，Andrew Rabinovich。 。 HPatches上的结果 检测器评估 HPatches的可重复性，计算出在成对图像之间共有300个点，并且NMS为4： 照明变化 观点改变 SuperPoint（我们的实现） 0.662 0.674 SuperPoint（ ） 0.641 0.621 快速地 0.576 0.625 哈里斯 0.630 0.755 施 0.584 0.629 描述符评估 对HPatch进行的单应估计法，计算出的最大成对图像之间共检测到1000个点，正确性阈值为3，NMS为8： 照明变化 观点改变 SuperPoint（我们的实现） 0.965 0.712 SuperPoint

此代码可以直接实现HOG特征的提取，经测试可以运行放心使用

该数据来源于：https://download.csdn.net/download/qq_44250700/85378522?spm=1001.2014.3001.5501的音乐集里400首音乐。该音乐集应该是音乐分类的有4种分类，每种100首，每首1分钟。注意：本次提供的数据并未采用人工标注！

基于时频分析方法研究故障电弧特征，李雅梅，陈艳君，故障电弧是引起火灾的重要原因，所以故障电弧检测方法的研究显得尤为重要。本文使用电弧发生器复现了串联电路电弧发生时的情况，

基于特征降维的语音情感识别matlab代码

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