Matlab实现的C2ST用于视频异常检测,本篇回购包含BMVC2018论文的示例代码。该代码基于指令实现,供研究使用。如果您对我们的实现感兴趣,请引用@inproceedings{liu2018classifier, title={Classifier Two-Sample Test for Video Anomaly Detections}, author={Yusha Liu and Chun-Liang Li and Barnab{\'a}s P{\'o}czos}, booktitle={BMVC}, year={2018}。下载代码包:$ git clone https://github.com/MYusha/Video-Anomaly-Detection。默认路径为Video-Anomaly-Detection/pipeline。要求:此代码适用于Matlab 2017a,并在MacOS笔记本上运行。请先安装Matlab并下载经过训练的VGG模型放在/PrepareData/Ap。
Matlab视频异常检测示例代码分类器双样本测试
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Matlab 的贝叶斯算法实现起来其实挺直接,用到的就是朴素贝叶斯思想——每个特征独立,概率乘起来搞定分类。别看原理简单,效果还真不赖,尤其在样本不大的时候。
代码部分也不复杂,像是fitcnb这种内置函数直接拿来用就行,想改也方便。需要注意的是,数据预别偷懒,归一化、缺失值这些问题好了,分类器表现才能稳定。
另外,如果你对贝叶斯的数学基础不太熟,可以看看这篇贝叶斯公式与朴素贝叶斯文章,讲得比较清楚,思路也比较顺。
想再进阶一点?有现成的Ma
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