图像分割实验代码matlab
SCALPEL:具有局部优先级和高效学习的细分级联
这是从论文中复制实验所需的源代码和数据文件,
SCALPEL:具有局部优先级和有效学习的细分级联。
戴维·韦斯(David
Weiss)和本·塔斯塔(Ben
Taskar)。
CVPR2013。
它包括所有第三方工具和依赖项。
它仅在64位Unix
MATLAB
R2012a系统上进行了测试。
我们没有包括更多的第三方工具(DPM,Objectness等)来生成本文实验中使用的边界框,而是包括了边界框,作为PASCAL
VOC2010验证集中每个图像的SCALPEL输入。
通过在这些框中运行包含的代码,您应该在本文中重现实验的结果。
说明(重要)
下载代码并将其解压缩到目录中。
如果从git克隆,请确保运行“
git
submodule
init”和“
git
submodule
update”以获取最新的依赖项。
如果要下载zip归档文件,请确保还从下载并手动提取matlab-utils子模块。
注意:您需要将提取的内容重命名为matlab-utils才能起作用。
转到该目录并启动MATLAB。
打开s
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