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matlab2016b运行代码-DRLF:DRLF
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matlab2016b运行代码用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案 该存储库包含论文“用于RGB-D显着目标检测的数据级重组和轻量级融合方案”的代码。 “我们的”文件夹包含我们网络的源代码,该网络利用原始RGB和深度图来计算显着性图。 “ Ours +”文件夹包含我们改进的网络的源代码,该网络用上面生成的显着性预测替换了原始深度图。 结果 我们的: | | | | | | | | | 我们的+:| | | | | | | | | | 评估可以在文件夹中看到 先决条件 | | | | | 测验 下载并将其解压缩到./ 下载我们的预培训并将其存储到“ ./model/” “ Ours.caffemodel”:用于结果 “我们的+ .caffemodel”:用于最终的改进结果 运行测试演示 首先,在“我们的”文件夹中运行“ test.m”以生成显着性图。 其次,在“ Ours +”文件夹中运行“ test + .m”以获得改进的结果。 训练 下载培训并将其./Dataset/Train/压缩到./Dataset/Train/ 下载并放入./Model/ 开始使用sh ./o
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matlab2016b运行代码-DRLF:DRLF (724个子文件)
caffe 2KB
gtest_main.cc 2KB
caffe.cloc 1KB
Utils.cmake 13KB
Cuda.cmake 11KB
Summary.cmake 8KB
Dependencies.cmake 7KB
Targets.cmake 7KB
FindLAPACK.cmake 7KB
ProtoBuf.cmake 4KB
FindMKL.cmake 3KB
ConfigGen.cmake 2KB
FindNumPy.cmake 2KB
gflags.cmake 2KB
Misc.cmake 2KB
glog.cmake 2KB
FindMatlabMex.cmake 2KB
FindLevelDB.cmake 2KB
FindAtlas.cmake 2KB
FindOpenBLAS.cmake 2KB
FindGFlags.cmake 2KB
lint.cmake 1KB
FindGlog.cmake 1KB
FindvecLib.cmake 1KB
FindLMDB.cmake 1KB
FindSnappy.cmake 1KB
FindNCCL.cmake 654B
CNAME 25B
gtest-all.cpp 329KB
test_net.cpp 79KB
test_upgrade_proto.cpp 72KB
test_pooling_layer.cpp 50KB
test_gradient_based_solver.cpp 44KB
test_convolution_layer.cpp 43KB
upgrade_proto.cpp 42KB
test_neuron_layer.cpp 40KB
net.cpp 39KB
test_split_layer.cpp 25KB
test_deconvolution_layer.cpp 22KB
caffe_.cpp 21KB
test_scale_layer.cpp 21KB
_caffe.cpp 21KB
test_bias_layer.cpp 19KB
solver.cpp 18KB
data_transformer.cpp 18KB
test_random_number_generator.cpp 17KB
window_data_layer.cpp 17KB
test_lrn_layer.cpp 17KB
test_filler.cpp 16KB
base_conv_layer.cpp 16KB
test_data_layer.cpp 16KB
test_inner_product_layer.cpp 15KB
caffe.cpp 14KB
blob.cpp 14KB
test_io.cpp 13KB
sgd_solver.cpp 13KB
test_accuracy_layer.cpp 13KB
cudnn_deconv_layer.cpp 12KB
pooling_layer.cpp 12KB
recurrent_layer.cpp 11KB
test_memory_data_layer.cpp 11KB
test_data_transformer.cpp 11KB
parallel.cpp 11KB
lrn_layer.cpp 11KB
common.cpp 10KB
test_lstm_layer.cpp 10KB
layer_factory.cpp 10KB
test_crop_layer.cpp 10KB
test_argmax_layer.cpp 10KB
math_functions.cpp 10KB
cudnn_conv_layer.cpp 10KB
batch_norm_layer.cpp 10KB
test_reshape_layer.cpp 10KB
test_blob.cpp 9KB
test_reduction_layer.cpp 9KB
im2col.cpp 9KB
scale_layer.cpp 9KB
lstm_layer.cpp 9KB
classification.cpp 8KB
rnn_layer.cpp 8KB
im2col_layer.cpp 8KB
test_image_data_layer.cpp 8KB
test_slice_layer.cpp 8KB
test_eltwise_layer.cpp 8KB
spp_layer.cpp 8KB
infogain_loss_layer.cpp 8KB
test_rnn_layer.cpp 8KB
test_concat_layer.cpp 8KB
test_dummy_data_layer.cpp 7KB
io.cpp 7KB
hdf5.cpp 7KB
image_data_layer.cpp 7KB
test_embed_layer.cpp 7KB
test_math_functions.cpp 6KB
extract_features.cpp 6KB
test_im2col_layer.cpp 6KB
test_stochastic_pooling.cpp 6KB
hdf5_data_layer.cpp 6KB
softmax_loss_layer.cpp 6KB
eltwise_layer.cpp 5KB
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