使用And-OrGraphs进行对象检测的Matlab数据输入代码-AOGDetector

深度学习中的对象检测综述及Matlab代码分析

深入调研与审查深度学习中的对象检测，包括最新的技术进展和方法。探讨了R-CNN、SPP-Net、OverFeat等模型在视觉识别和对象检测领域的应用，特别关注了Matlab代码实现。此外，还介绍了在人脸检测和语义分割中应用的卷积神经网络。

Matlab 16 2024-08-24

使用GPU实现的Matlab中的F-measure代码——评估显著对象检测的快速方法

Matlab中的F-measure代码用于评估显著对象检测，采用GPU实现，支持MAE、Max F-measure、S-measure和E-measure指标。该代码是基于Matlab版本重新实现的，可以轻松地嵌入到使用PyTorch实现的GPU环境中。一键评估的使用方法示例：python main.py --root_dir './' --save_dir './'，支持指定目录和保存目录以及选择特定方法和数据集进行评估。

Matlab 10 2024-08-23

用于显著对象检测的Python实现评估代码

这是用Python重新实现的matlab中的F-measure代码，用于评估显著对象检测，包括MAE、F-measure、S-measure、E-measure和加权F-measure。代码支持GPU加速，能够快速评估显著对象检测的准确性。在实现中特别考虑了完全黑色的ground truth情况，与Matlab代码保持一致。使用pytorch实现，便于集成到您的评估代码中。如果这段代码对您的研究有帮助，请引用以下论文。

Matlab 13 2024-08-14

使用Matlab进行香农代码的稀疏曲线计算

Matlab中的香农代码计算特定样本组中每个子样本数的真实多样性，范围从1到样本总数。例如，通过命令bash rarefactionCurve.sh -d lp11 -s D207 -f tissue -g BM -t 20，可以计算BM在20个克隆中随机选择的1到35个子样本的真实多样性，每个子样本进行10次随机选择。请注意，访问数据库时需要提供权限，并在security.cnf文件中替换用户名和密码。

Matlab 15 2024-07-30

使用Matlab进行模式回归的关联分析代码

基于个性化行为预测分析的模式回归实现，利用Matlab编写。我们根据Cui and Gong, 2018年发表的NeuroImage中的代码进行了重要的更新和测试。详细的岭回归和相关向量回归（RVR）文档可在我们的Wiki中找到。岭回归、套索和弹性网的用法类似于线性回归，而支持向量回归的使用方法则类似于相关向量回归。如果您使用我们的代码，请引用我们相关的论文。

Matlab 8 2024-07-25

使用黄金序列进行CDMA开发的matlab代码

CDMA技术在黄金代码的支持下得到了发展。黄金序列是其关键组成部分，帮助实现数据传输的安全和可靠性。

Matlab 11 2024-08-05

使用MATLAB GUI界面进行边缘图像检测的多种算法

这是一个边缘检测的GUI界面，建议使用MATLAB 7.6以上版本打开，以免出现兼容性问题。

Matlab 15 2024-07-27

使用GBFlearn进行Matlab代码的图形学习

GBFlearn是一个Matlab工具箱，专门用于图形学习，包括图的插值、分类和半监督学习。它利用图基函数（GBF），类似于径向基函数或球面基函数，在图上生成正定内核，用于近似和内插图信号，同时作为监督和半监督学习的内核机器。GBFlearn详细介绍了如何使用这些功能，包括示例脚本和演示，核心代码存放在./core子文件夹中，同时提供了几个.mat文件作为示例数据。

Matlab 25 2024-09-27

OpenCV使用DCT进行DFT过滤的Matlab源代码

这段Matlab源代码展示了在OpenCV中使用cv::dct函数进行DFT过滤的示例。代码包含两个演示：一个是基于FFT的卷积（fftConvolutionTest），另一个是基于FFT的反卷积（fftDeconvolutionTest）。第一个演示展示了如何使用高斯核和圆核进行图像卷积处理。第二个演示则展示了如何使用普通或Weiner滤波器进行高斯模糊的反卷积操作。这段代码已经在OpenCV2.4.9版本上进行了测试。

Matlab 13 2024-08-26