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3层神经网络利用lbp特征进行行人检测

于 2022-02-11 发布 文件大小:26.31 MB
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资源描述 利用3层神经网络使用 LBP的特征进行行人检测的识别,里面已经包括行人检测的训练数据集。 开发环境VS2013 opencv3.0

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  • duilib调用halcon
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    2022-03-06 14:37:40下载
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  • 梯度下降法的规则
    这是梯度下降法的一种实现。它将帮助神经网络或相关的图像处理。
    2022-12-24 00:05:05下载
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    2022-05-16 11:43:55下载
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  • 手写体的数字识别
    这项工作基于统计方法的问题,而不使用大培训数据库和不诉诸神经网...... 我避免神经网络显而易见的选择,唯一的真正原因是: 1) 它已进行前字符识别。 2) 它不似乎是本着同样的精神,作为我们的课程和讲座, 和方法。 3) 神经网络,以我的经验,似乎并不产生可伸缩的、 关于底层视觉问题/解决方案的重用信息... 就我所知他们只是证明,一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。 只有几篇文章手写识别的问题,我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们,我的想法,但是我还没有找到任何准确的参考,我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。
    2023-08-14 00:20:03下载
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  • 手势识别
    此源代码被实施,以检测手,这样做是为了手势的手,手掌中心,
    2022-05-12 18:27:33下载
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  • opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)
    应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径,如:char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法,如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定,训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定,如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";
    2023-06-29 12:10:04下载
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