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UCAS-AOD基准 UCAS-AOD数据集的基准。 （仅测试了定向盒） 待续... 介绍 UCAS-AOD数据集没有官方划分，因此比较不同模型上的性能很麻烦。 如果采用相同的划分策略，则可以直接与我们的测试结果进行比较。 数据集重复 下载UCAS-AOD。 将数据集包解压缩到您的root_dir中，然后将文件夹重命名为UCAS_AOD 。 将我们的图像集文件train.txt ， val.txt和test.txt放入UCAS_AOD ImageSets文件夹中。 运行data_prepare.py （将数据集目录修改为您自己的目录），您将获得以下目录： UCAS_AOD └───AllImages │ │ P0001.png │ │ P0002.png │ │ ... │ └───P1510.png └───Annotations │ │ P00

ngBenchmark 轻松地对您的 AngularJS 应用程序进行基准测试。 安装 它可与凉亭一起使用： bower install ng-benchmark 然后将检索到的文件添加到您的 HTML 布局中： < script type =" text/javascript " src =" /path/to/bower_components/ng-benchmark/ng-benchmark.min.js " > </ script > 您还可以将它与用作 AMD 模块。 然后将ngBenchmark添加为 AngularJS 应用程序的依赖项： var app = angular . module ( 'YOUR_APP' , [ 'ngBenchmark' ] ) ; 用法 要对 html 节点进行benchmark ，只需添加带有基准名称作为值的benchma

用于测试GPU通用计算性能(浮点 整形 双精度 纹理性能)的OpenCL代码

软阈值matlab代码图像去噪基准 这是用于图像降噪基准测试的matlab工具的集合。 当前支持的工具是 ACPT，“通过自适应聚类和渐进式PCA阈值保持细节的图像降噪”，IEEE Access，2018年 ACVA“使用非本地PCA进行纹理变化自适应图像降噪”，TIP 2018。 基于非本地样本的基于自适应软阈值的AST-NLS图像降噪，CVPR 2015 通过稀疏3D变换域协作过滤（SPIE Electronic Imaging 2008）进行BM3D图像恢复，Dabov等。 超越高斯降噪器的DnCNN：用于图像降噪的深度CNN的残差学习，TIP 2018。 GGMM-EPLL具有先验广义高斯混合模型补丁的图像去噪，SIAM JIS 2018。 GSRC ICIP 2016。 KSVD提示2016。 MultiScaleEPLL基于多尺度补丁的图像恢复，TIP 2016。 NCSR提示2012。 基于PGDP补丁组的非本地自相似性事前学习进行图像去噪，ICCV 2015 通过同时稀疏编码恢复SSC_GSRM图像：结构稀疏遇到高斯尺度混合的情况，IJVC 2015 TWSC用于实际图

基准客户 欢迎来到基准客户端存储库，它为托管非 Web 客户端。 iOS 应用程序允许查看测试及其运行并编辑属性。 也可以在应用程序中启动和停止运行。 Android 应用程序已计划但没有目标日期。 iOS 应用路线图 属性编辑 (v1.2) 复制测试和运行 (v1.3) iPad/iPhone 6 增强的运行状态视图（swift、storyboards、size classes） 将结果保存到 Alfresco（通过 CocoaPods 的 iOS SDK） 将结果保存到云存储（通过文档提供程序扩展） 今天小部件扩展（今天计划运行？自上次查看后运行完成？） 观看应用 通知（当测试运行完成时）