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matlab编辑照片代码-proxemics-recognition:[CVPR2012]用于识别个人照片中的近义词的Matla...
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2021-05-28
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matlab编辑照片代码识别个人照片中的近义词 介绍 这是[1]中描述的Matlab实现的近邻识别。 它包括带有培训,测试,评估和可视化代码的全新数据集。 许多训练和检测代码都建立在灵活的零件混合模型[2]和可变形的零件模型[3]的基础上。 训练代码实现了[4]中描述的二次程序(QP)求解器。 为了说明训练代码的用法,此程序包使用了来自新PROXEMICS数据集的正图像和来自INRIA人员背景数据集的负图像[5]。 我们还包括[6]中新的正确定位的关键点百分比(PCK)评估代码,用于姿势估计的基准评估。 该代码还利用了从Microsoft Research获得的面部检测结果。 兼容性问题:培训代码可能需要4.5GB的内存。 修改learning/train.m第32/33行以使用更少的内存,但需要更长的训练时间。 致谢:我们衷心感谢以前的代码版本和图像基准测试的作者将它们公开发布。 使用代码 下载和,分别将它们分别放入data/PROXEMICS和data/INRIA 。 或者,您可以简单地在Linux系统中调用bash download_data.sh 。 启动Matlab(版本>
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proxemics-recognition-master.zip (71个子文件)
proxemics-recognition-master
mex_unix
features.cc 6KB
fconv.cc 4KB
dt.cc 4KB
fconvc.cc 4KB
fconvblas.cc 4KB
fconvMT.cc 4KB
reduce.cc 2KB
shiftdt.cc 3KB
fconvcMT.cc 4KB
resize.cc 3KB
PROX_demo.m 2KB
COPYING 1KB
learning
subarray.m 540B
clusterparts.m 885B
def_data.m 600B
PROXSUB_data.m 6KB
score.cc 2KB
qp_opt.m 2KB
initmodel.m 1KB
k_means.m 3KB
sparse2dense.m 212B
qp_one_sparse.cc 8KB
warppos.m 938B
qp_w.m 64B
qp_prune.m 827B
model2vec.m 691B
vec2model.m 588B
trainmodel.m 2KB
qp_write.m 1KB
PROX_data.m 5KB
mergemodels.m 1KB
qp_one.m 4KB
train.m 7KB
croppos.m 572B
buildmodel.m 2KB
evaluation
PROX_eval_ap.m 436B
PROX_eval_pck.m 748B
eval_pck.m 273B
VOCap.m 224B
prec_rec.m 8KB
quantile.m 1KB
globals.m 9KB
PROXSUB_demo.m 2KB
README.md 3KB
mex_pc
features.cc 6KB
fconv.cc 4KB
dt.cc 3KB
reduce.cc 2KB
shiftdt.cc 4KB
resize.cc 3KB
compile.m 665B
data
PROXEMICS
images
release
0001.jpg 31KB
flipped
0001.jpg 32KB
face_detection
0001.txt 32B
0001.jpg 31KB
INRIA
00615.jpg 13KB
detection
detect.m 11KB
testmodel_face.m 731B
logistK_eval.m 2KB
logistK.m 7KB
testmodel.m 673B
featpyramid.m 2KB
.gitignore 34B
visualization
showboxes.m 382B
foldHOG.m 193B
visualizeskeleton.m 6KB
showskeletons.m 714B
HOGpicture.m 631B
visualizeHOG.m 482B
visualizemodel.m 2KB
download_data.sh 266B
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