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基于传统方法的单目深度估计-基于马尔可夫随机场的深度估计方法
基于传统方法的单目深度估计-基于马尔可夫随机场的深度估计方法
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基于马尔可夫随机场的深度估计方法译文
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关于马尔可夫随机场的一篇较好的综述
浏览：114
3星 · 编辑精心推荐
图像分割中的马尔可夫随机场方法综述，写的较为详细。是关于马尔可夫随机场的较好的中文综述。
马尔可夫随机场方法综述
浏览：110
关于马尔可夫随机场的国内文献，个人感觉是总结的比较好的，仅供参考！
论文研究-基于马尔可夫随机场的图像分割方法综述.pdf
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系统地综述了基于MRF的图像分割方法。介绍了基于MRF模型的图像分割理论框架, 给出了当前MRF图像建模研究的热点问题。概括了基于MRF模型的图像分割算法, 包括图割算法、归一化割算法、置信度传播算法等, 指出了这些算法的发展方向。
基于高斯_马尔可夫随机场模型的图像修补方法研究
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5星 · 资源好评率100%
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论文研究-基于马尔可夫随机场的运动目标检测.pdf
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针对稀疏收缩编码法和Contourlet变换的不足，提出了一种新的图像去噪算法。算法可以很好地解决含有加性未知噪声方差的红外图像去噪问题。实验表明，与传统方法、稀疏编码收缩法和Contourlet域降噪方法相比，该算法进一步提高了SNR值，降低了MSE值，获得了更好的图像恢复质量。
基于马尔可夫随机场的实体分布的查询扩展方法。
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基于马尔可夫随机场的实体分布的查询扩展方法。
基于马尔可夫随机场和粒子群算法的脑血管分割新方法。
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基于马尔可夫随机场和粒子群算法的脑血管分割新方法。
基于马尔可夫随机场的基于实体分布的查询扩展方法。
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知识图构造的发展促使越来越多的商业引擎通过使用知识图作为基本语义网来提高检索性能。知识图通常用于知识推理和实体搜索，但是，潜在的能力其实体和属性，以更好地提高查询扩展中的搜索性能还有待进一步挖掘。 本文提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）模型的知识图（KG）查询扩展技术，以提高检索性能。 这项称为MRFKG的技术可对原始查询字词，文档和两个扩展变体（即实体和属性）的联合分布进行建模。 我们在带有
一种基于非均匀马尔可夫随机场的图像分割方法
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提出了一种新的基于非均匀马尔可夫随机场（MRF）的图像分割算法。基于非均匀马尔可夫随机场的图像分割的关键是对MRF中耦合系数的估计。本文结合四叉树分解提出了一种新的非均匀MRF的耦合系数估计方法。先对图像用传统的MRF分割方法进行预分割，再在预分割的基础上用边缘检测算子检验出预分割图像中的边缘，再利用图像的边缘信息对图像进行四叉树分解，把图像分成不同大小的子块。再根据每个子块的大小，估计出非均匀M
论文研究-一种基于方差加权信息熵和马尔可夫随机场的红外目标分割算法 .pdf
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一种基于方差加权信息熵和马尔可夫随机场的红外目标分割算法，李映，毛星锦，本文提出了一种快速准确的红外目标分割算法。该算法首先基于方差加权信息熵对红外图像进行包含目标在内的感兴趣区域提取，然后在
图像分割中的马尔可夫随机场（MRF）方法综述
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图像分割中的马尔可夫随机场（MRF）方法综述，完整论文，比较详细
论文研究-基于高阶马尔可夫随机场的图像去噪声研究.pdf
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在图像去噪声处理中，高阶马尔可夫随机场通过最小化能量函数达到最优的去噪声结果。为了提高能量函数的优化性能，在马尔可夫随机场子模型的基础上对原始问题和对偶问题进行了分析，提出了一种基于原始-对偶方法的子模块之和方法。描述了马尔可夫随机场的线性规划及其对偶问题，并介绍了子模块之和流方法。通过对子模块之和流方法的原始问题和对偶问题进行分析，提出了同时满足派系松弛和一元松弛条件的近似解计算方法。实验表明，
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基于马尔可夫随机场的嘴唇特征提取方法* (2007年)
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讨论了基于马尔可夫随机场（MRF）模型的融合颜色和边缘信息的嘴唇特征提取方法。首先进行嘴唇区域检测，再结合嘴唇形状特点建立了基于MRF的嘴唇图像分割模型，构造相应的能量函数，并采用改进的最高置信度优先（HCF）算法求解能量函数的最优解，得到图像标记场，进而提取出嘴唇轮廓。结合人脸结构信息，提出了融合鼻孔角度信息的嘴唇特征点提取方法。实验结果表明，此算法具有良好的鲁棒性。
论文研究-基于马尔可夫随机场的嘴唇特征提取方法.pdf
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讨论了基于马尔可夫随机场(MRF)模型的融合颜色和边缘信息的嘴唇特征提取方法。首先进行嘴唇区域检测，再结合嘴唇形状特点建立了基于MRF的嘴唇图像分割模型，构造相应的能量函数，并采用改进的最高置信度优先(HCF)算法求解能量函数的最优解，得到图像标记场，进而提取出嘴唇轮廓。结合人脸结构信息，提出了融合鼻孔角度信息的嘴唇特征点提取方法。实验结果表明，此算法具有良好的鲁棒性。
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
浏览：195
5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
浏览：75
5星 · 资源好评率100%
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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