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MATLAB典型环节代码-test04:test04
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2021-05-23
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MATLAB典型代码 (示例面部检测结果来自anXDdd。) 项目4:带有滑动窗口的人脸检测 简短的 截止时间: 12月14日至12月20日晚上11:59。 所需文件:results / index.md和代码/ VL Feat Matlab参考: 先决条件 安装tqdm: conda install -c conda-forge tqdm 概述 滑动窗口模型在概念上很简单:将所有图像块独立地分类为对象或非对象。 滑动窗口分类是对象检测的主要范例,特别是对于一个对象类别-面Kong-它是计算机视觉最引人注目的成功之一。 例如,现代相机和照片整理工具具有出色的人脸检测功能。 这些成功的面部检测(通常是对象检测)可以追溯到有影响的工作,例如和。 您可以查看这些文件,以获取有关如何实现检测器的建议。 但是,对于该项目,您将实现的更简单(但仍然非常有效!)的滑动窗口检测器。 Dalal-Triggs不仅着重于学习,还更着重于表示,并介绍了类似于SIFT的梯度直方图(HoG)表示(如右图所示)。 因为您已经实现了SIFT描述符,所以不会要求您实现HoG。 但是,您将负责其余的检测管道-处理异构训
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test04-master.zip (39个子文件)
test04-master
results
step_4_th_-0.05
accuracy.PNG 10KB
result_3.PNG 35KB
result_1.PNG 52KB
result_2.PNG 25KB
step_6_th_-0.05
RGB.PNG 8KB
accuracy.PNG 10KB
viola_jones.PNG 12KB
result_3.PNG 36KB
result_1.PNG 57KB
result_2.PNG 79KB
index.md 7KB
average_precision.png 5KB
hog_template.png 17KB
detections_Argentina.jpg.png 231KB
placeholder.jpg 8KB
README_files
fall_2013_hard_class_detections.jpg 314KB
hog_vis.png 87KB
hw4face_girls.png 386KB
code
get_random_negative_features.py 3KB
report_accuracy.py 1KB
VOCap.py 538B
proj4.py 6KB
run_detector_blank.py 5KB
visualize_detections_by_image.py 3KB
run_detector.py 6KB
get_positive_features.py 3KB
__pycache__
get_random_negative_features.cpython-36.pyc 3KB
report_accuracy.cpython-36.pyc 1008B
visualize_detections_by_image.cpython-36.pyc 3KB
non_max_supr_bbox.cpython-36.pyc 2KB
get_positive_features.cpython-36.pyc 2KB
svm_classify.cpython-36.pyc 753B
run_detector.cpython-36.pyc 4KB
VOCap.cpython-36.pyc 565B
evaluate_detections.cpython-36.pyc 3KB
svm_classify.py 816B
non_max_supr_bbox.py 3KB
evaluate_detections.py 4KB
README.md 16KB
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