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上传时间: 2021-10-09 22:05:15
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用卷积滤波器matlab代码allResults
此回购包含了我的硕士期间在学术和研究工作中产生的所有结果。
论文
修改后的U-Net进行图像修复
对月球和火星表面的卫星图像进行图像修复,以填充/预测误像素值。
原始的深图像先验方法经过修改,获得了良好的效果。
结果如下所示
使用仿射变换进行数据增强
执行数据扩充以生成其他/综合训练样本来训练模型。
显示了数据扩充的示例。
半监督分类
限量编号的两类图像分类。
使用扩增和k倍交叉验证进行样本的分析(少于100个样本)。
无监督群集
使用自动编码器使图像模糊不清。
全连接和卷积自动编码器都用于执行降维,然后应用聚类技术。
陨石坑检测和分割
训练CNN模型以使用新颖的方法和体系结构执行火山口检测和分段,以击败SOTA结果。
由于文件正在准备中,因此无法说明更多细节。
机器学习
阻塞检测和计数
在自定义数据集上训练了更快的RCNN模型,以执行对象检测和计数。
该模型经过训练可以检测汽车,卡车和人。
这是作为的项目的一部分完成的。
某些测试图像获得的结果如下所示。
从零开始的计算机视觉算法
在MATLAB中从头实现计算机视觉算法。
还显示了获得