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matlab2016b运行代码-DQSF:深度质量感知选择性显着性融合,用于RGB-D图像显着目标检测
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matlab2016b运行代码深度质量感知选择性显着性融合,用于RGB-D图像显着目标检测 先决条件 | | | | | 用法 通过git clone https://github.com/XueHaoWang-Beijing/DQSF.git --recursive克隆此代码假设您的源代码目录为$DQSF/ 计算我们建议的深度质量感知功能(或直接从Google驱动器或下载)。 对于RQ和SM功能,运行代码./DQSF/Features/RDQ.m 。 对于SMM功能,运行代码./DQSF/Features/SMM_Network/Test/tesDemo.m和./DQSF/Features/SMM_Network/Test/tesDemor.m生成RGBD和RGBDrand预测。 然后运行代码./DQSF/Features/SSMG.m来计算SMM功能。 训练 下载训练数据(或),并将其./DQSF/Dataset/压缩到./DQSF/Dataset/ 下载并放入./DQSF/Network/Train/Model/ 开始使用sh ./DQSF/Network/Train/finet
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DQSF-master.zip (32个子文件)
DQSF-master
README.md 2KB
Results.zip 14.01MB
Features
SMM_Network
Train
solver_rgbd.prototxt 344B
finetune.sh 340B
train_rgbd.prototxt 19KB
deploy.prototxt 18KB
Test
RGBD_iter_15000.caffemodel 78.47MB
testDemo.m 3KB
testDemor.m 3KB
deploy.prototxt 18KB
SSMG.m 455B
function
Entropy
prog_tr.m 968B
SLIC
CCC-cuda
slicomex.c 12KB
slicomex.mexa64 17KB
slicmex.cu 822B
slicmex.c 12KB
RGBSmooth.m 2KB
slicmex.mexw64 24KB
slicmex.mexa64 17KB
demo.m 2KB
slicmex.obj 40KB
RGBSmooth
RGBSmooth_adaptiv.m 3KB
RGBSmooth.m 2KB
cal_smooth_return_adaptive.m 1KB
cal_smooth.m 983B
cal_smooth_return.m 937B
RDQ.m 5KB
Network
Train
finetune.sh 160B
train.prototxt 57KB
solver.prototxt 323B
Test
testDemo.m 5KB
deploy.prototxt 55KB
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