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matlab交易代码-DNT:用于视觉跟踪的双深度网络
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2021-05-24
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matlab交易代码用于视觉跟踪的双深度网络 介绍 用于视觉跟踪的双深层网络的DNT存储库发布在IEEE图像处理事务中。 该软件包包含用于重现DNT纸的实验结果的源代码。 源代码主要是用MATLAB编写的。 有一个跟踪基准跟踪。 去看一下! 用法 支持的操作系统:源代码已经在64位Arch Linux操作系统上进行了测试,它也应该在其他Linux发行版中可以执行。 依存关系: 深度学习框架及其所有依赖项。 启用Cuda的GPU。 安装: 安装caffe:caffe是我们对原始caffe的定制版本。 将目录更改为./caffe然后在。之后编译源代码和matlab接口。 从下载16层VGG网络,并将caffemodel文件放在./feature_model目录下。 运行演示代码run_tracker.m 。 您可以按照内部示例自定义自己的测试序列。 有问题吗? 欢迎与我们联系! 引用我们的工作 如果您发现DNT对您的研究有用,请考虑引用我们的论文: @article{chi2017_tracking, title={Dual Deep Network for Visual Tracking
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matlab交易代码-DNT:用于视觉跟踪的双深度网络 (422个子文件)
gtest_main.cc 2KB
caffe.cloc 1KB
FindLAPACK.cmake 7KB
FindMKL.cmake 3KB
FindAtlas.cmake 2KB
FindOpenBLAS.cmake 2KB
lint.cmake 1KB
FindLevelDB.cmake 1KB
FindGFlags.cmake 1KB
FindGlog.cmake 1KB
FindLMDB.cmake 1015B
FindSnappy.cmake 700B
CNAME 25B
Makefile.config 2KB
gtest-all.cpp 329KB
test_net.cpp 65KB
test_upgrade_proto.cpp 57KB
test_pooling_layer.cpp 50KB
net.cpp 36KB
matcaffe.cpp 29KB
solver.cpp 28KB
test_split_layer.cpp 26KB
test_convolution_layer.cpp 25KB
upgrade_proto.cpp 24KB
matcaffe_copy.cpp 21KB
test_random_number_generator.cpp 17KB
test_gradient_based_solver.cpp 17KB
test_neuron_layer.cpp 15KB
conv_layer.cpp 15KB
window_data_layer.cpp 14KB
test_data_layer.cpp 14KB
pooling_layer.cpp 11KB
math_functions.cpp 10KB
lrn_layer.cpp 10KB
blob.cpp 10KB
layer_factory.cpp 9KB
caffe.cpp 9KB
common.cpp 8KB
test_eltwise_layer.cpp 8KB
test_math_functions.cpp 8KB
test_lrn_layer.cpp 8KB
_caffe.cpp 7KB
test_dummy_data_layer.cpp 7KB
data_layer.cpp 7KB
test_slice_layer.cpp 7KB
convert_mnist_data.cpp 7KB
extract_features.cpp 7KB
io.cpp 6KB
convert_imageset.cpp 6KB
mvn_layer.cpp 6KB
test_stochastic_pooling.cpp 6KB
insert_splits.cpp 6KB
eltwise_layer.cpp 6KB
test_memory_data_layer.cpp 6KB
test_argmax_layer.cpp 6KB
compute_image_mean.cpp 5KB
test_mvn_layer.cpp 5KB
test_power_layer.cpp 5KB
test_softmax_layer.cpp 5KB
test_image_data_layer.cpp 5KB
image_data_layer.cpp 5KB
slice_layer.cpp 5KB
test_maxpool_dropout_layers.cpp 5KB
test_util_blas.cpp 5KB
test_accuracy_layer.cpp 4KB
test_sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp 4KB
test_concat_layer.cpp 4KB
convert_mnist_siamese_data.cpp 4KB
dummy_data_layer.cpp 4KB
cudnn_conv_layer.cpp 4KB
test_filler.cpp 4KB
hdf5_data_layer.cpp 4KB
test_im2col_layer.cpp 4KB
test_inner_product_layer.cpp 4KB
test_hdf5data_layer.cpp 4KB
inner_product_layer.cpp 4KB
test_hdf5_output_layer.cpp 4KB
convert_cifar_data.cpp 4KB
data_transformer.cpp 4KB
concat_layer.cpp 4KB
power_layer.cpp 4KB
softmax_layer.cpp 4KB
test_syncedmem.cpp 3KB
infogain_loss_layer.cpp 3KB
test_contrastive_loss_layer.cpp 3KB
contrastive_loss_layer.cpp 3KB
base_data_layer.cpp 3KB
im2col.cpp 3KB
im2col_layer.cpp 3KB
test_threshold_layer.cpp 3KB
test_euclidean_loss_layer.cpp 3KB
test_solver.cpp 3KB
softmax_loss_layer.cpp 3KB
memory_data_layer.cpp 3KB
split_layer.cpp 3KB
sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp 3KB
dump_network.cpp 3KB
hdf5_output_layer.cpp 2KB
hinge_loss_layer.cpp 2KB
test_flatten_layer.cpp 2KB
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