OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

matlab影像镶嵌代码图像伪造定位通过 CFA 工件的细粒度分析 该项目的主要重点包括图像篡改定位问题。 图像篡改技术试图检测图像是否被伪造。 换句话说，他们试图检测通用图像操作的存在。 图像处理主要通过剪切和移动、复制和粘贴等多种方式完成。 本主题的一些重要算法包括 CFA、去马赛克算法、插值算法、EM 算法和细粒度分析 如何运行代码：- 安装 Matlab 解压缩文件并将其保存在任何文件夹中 转到 Matlab 并打开文件夹 打开 main.m 并编辑代码：- im_true= imread('flowers.tiff'); im = imread('flowers-tampered.tiff'); 运行 上面的代码将为您提供带有原始图像和篡改图像的输出。 将显示预测误差和直方图 要使用另一个图像编辑代码：- im_true= imread('garden.jpg'); im = imread('garden-tampered.jpg'); 运行它，将显示输出

gradcam-pytorch：在Pytorch中实现GradCAM算法

一个基于安卓系统的室内定位程序，使用的方位传感器和加速度传感器-location indoor