Matlab代码库-FineGrain分类 重新实现ICCV2013论文“细粒度分类”

当前，深度学习技术在图像识别和分类任务中广泛应用，特别是在细粒度车辆分类领域。该领域的目标是准确区分车辆的细微差异，如车型、年份和颜色，对自动驾驶、智能交通管理和安全监控具有重要意义。系统评估了多种用于细粒度车辆分类的深度学习架构，包括VGG、ResNet、Inception和DenseNet等经典模型。这些模型通过卷积和池化操作提取图像特征，并通过全连接层进行有效分类。此外，还讨论了一些针对细粒度分类的改进模型，如Fine-Grained Visual Classification（FGVC）模型，以及在数据预处理和训练策略上的最新进展。评估指标涵盖准确率、精确率、召回率和F1分数，以及模型

我们的ICCV 2013研究，专注于通过显著性匹配改善人员重新识别的Matlab代码，提升VIPeR和CUHK01数据集的评估效果。安装步骤包括下载VIPeR数据集，并在指定目录设置CUHK01数据集。针对Windows系统，需修改特定脚件路径。我们的演示demo_salmatch_cuhk01.m展示了在CUHK01数据集上运行的结果，达到了30.04%的精度。

代码克隆是一个显著的挑战。为了解决代码克隆检测的问题，我们正在开发一种能够识别词法和句法特征的方法。我们将输入类似的代码，以验证句法和词法匹配的准确性。

这是Keras + Tensorflow重新实现的方法，用于改进BoxCars中描述的车辆细粒度分类，采用交通监控中的3D边界框。数值结果略有不同但相似。此代码仅用于研究目的。

MySQL 的资源组功能，挺适合做细颗粒度的资源分配优化。通过给线程“分组”，你可以控制不同 SQL 任务的执行优先级，响应也快，配置也不复杂，蛮灵活的。资源组的核心是CPU 亲和性和线程优先级，可以把某些不那么重要的任务，比如批，放到优先级低一点的组里，避免抢占关键业务资源。平时你要是做多租户环境或者数据库调优比较多，这功能用起来真的香。像设置优先级只要一行：CREATE RESOURCE GROUP myGroup WITH (priority = 5);，挺直观的。权限方面分得也蛮细，管理权限和使用权限是分开的，安全性也有考虑到。至于查询和监控资源组分配，可以直接查information

KNN分类的源代码在MATLAB中的实现非常简单易用，适合初学者学习和参考。

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。该算法基于实例学习，通过找出训练集中与新样本最接近的K个样本，利用它们的类别进行预测。详细介绍了KNN算法的实现步骤：数据预处理，距离计算，最近邻选择，类别决策以及评估与优化。此外，提供了K-近邻法分类代码的下载链接，可以帮助读者理解并实现该算法。

OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域，主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。

matlab 的贝叶斯分类器资源，挺适合入门机器学习的小伙伴。了fitcnb函数的用法，还配了预测和评估的代码片段，结构清晰，重点突出。讲得比较接地气，代码也不绕，跑起来还蛮快的。适合拿来试试文本分类、垃圾邮件过滤这些经典任务，或者练练数据预和模型调参的手感。