如何清空matlab的代码-menpobench:标准化的可变形模型基准测试

如何清空matlab的代码什么是menpobench？ menpobench是一个Python软件包，它实现了标准化的方式来测试可变形模型，例如中的可用模型。 这些算法在对象图像中找到关键特征点或地标。 例如，可以训练这样的可变形模型以在人的面部图像上准确地找到诸如鼻尖或左嘴角之类的面部特征。 它们有时被称为地标定位技术。 此类算法的示例包括： 主动外观模型（AAM） 约束局部模型（CLM） 监督体面方法（SDM） 显式形状回归（ESR） 此类方法需要在图像中的对象附近进行初始化，以使其正确收敛-例如，您不能指望在整个图像上运行AAM。 取而代之的是，首先使用对象检测器（如中提供的对象检测器）以便在场景中的候选对象周围找到边界框。 该方法从该位置开始，并尝试定位点。 研究人员如何比较不同的方法？ 重要的是，我们必须相互公平地比较算法，以评估不同技术的优缺点。 通常，这是通过在具有地面真实数据的训练图像大型数据库上训练每个可变形模型来完成的。 该数据库称为训练集。 这意味着对于每个图像，算法都可以使用边界框（初始化）和地面真实形状（实际地标），以便学习如何定位地标。 在测试时，我们有兴趣