-
导师实验室购买的正版mimics软件配套基础教程，中文最新版，非常实用！Part2
这是Part2，Part1请移步http://download.csdn.net/detail/weirui211/4833748导师实验室购买的正版mimics软件，向工程师索取的基础培训教程，与大家分享，教程从基础知识到各模块功能介绍，非常详尽，配有彩图，并且有各个功能的实践练习，适合初学者快速上手，也适合对mimics有一定研究的使用者进一步提高。教程是我带回宿舍用佳能相机逐页拍摄的，比较大，但非常清晰，一共约100MB，我的上传权限只有60MB，分两个压缩包下载，这个是Part2。
- 2020-11-29下载
- 积分：1
-
线性秘密共享方案（LSSS）
介绍线性秘密共享方案（LSSS）相关知识，共享矩阵如何构造，加密，解密方法。
- 2020-12-10下载
- 积分：1
-
视频行人检测
对视频中行人的检测算法，对图像的预处理，运动目标的是识别，跟踪
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
卷积神经网络图像分类和检测必看论文
集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNet v1-v4,VGG,Resnet,Network in Network论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
带储能的太阳能光伏发电系统研究
【实例简介】带储能的太阳能光伏发电系统研究---带储能的太阳能光伏发电系统研究
- 2021-11-16 00:40:30下载
- 积分：1
-
单高斯背景建模MATLAB
高斯分布与背景建模的关系：图像中每一个像素点的颜色值作为一个随机过程X，并假设该点的像素值出现的概率服从高斯分布。
- 2020-12-10下载
- 积分：1
-
欠定盲源分离经典程序
Bofill的经典欠定盲源分离英文文章，对应的程序！
- 2020-12-06下载
- 积分：1
-
克里金插值matlab程序
【实例简介】克里金插值matlab程序 克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师D．G．Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布．确定对一个待插点值有影响的距离范围，然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后，为达到线性、无偏和最小估计方差的估计，而对每一个样品赋与一定的系数，最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时，其内插的结果可信度较高 。
- 2021-11-08 00:32:38下载
- 积分：1
-
qt网络组播程序
qt网络组播程序
- 2020-12-01下载
- 积分：1
-
LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
- 2020-12-03下载
- 积分：1
|
联系客服（QQ：3324461878）
