PyraNet用于人体姿势估计的金字塔特征学习代码（ICCV2017）

这是用Python编写的生成5级高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的代码。通过连接这些图像来显示金字塔结构。尽管当前在OpenCV中无法直接显示金字塔图像，这段代码提供了一个可行的方法，并支持图像的2D FFT进行空间频率分析。

DeepPyramid DPM是我们CVPR 2015论文的代码，由Ross Girshick等人开发。该代码实现了可变形零件模型（DPM）在深特征金字塔的顶部，并利用潜在SVM进行训练。这一工作在技术进步的推动下完成，作者包括Ross Girshick、Forrest Iandola、Trevor Darrell和Jitendra Malik，他们提出了深度学习模型与可变形部件模型的融合理念。Deep Pyramid DPM使用MIT许可证发布。

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

金字塔算法要求输入数据向量的长度必须为 2 的整数次幂。如果长度不满足要求，可以通过在数据向量末尾添加 0 来扩展向量长度（最终长度 L 等于 2 的幂次方）。 金字塔算法的每个变换都包含两个函数。第一个函数用于数据平滑，例如求和或加权平均。第二个函数执行加权差分，用于提取数据的细节特征。这两个函数作用于数据向量 X 中的数据点对 (x2i, x2i+1)。 每一次变换都会生成两个长度为 L/2 的新数据集，分别代表输入数据的平滑版本（低频信息）和细节版本（高频信息）。这两个函数递归地作用于新生成的数据集，直到最终数据集的长度为 2。 最终迭代得到的所有数据集中选择的值，构成了数据变换的小波系数。

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

此Matlab代码multimodal_dbn_pose处理混合数据集中RGB和深度图像的姿势估计，特别是在严重遮挡条件下。我们采用Restricted Boltzmann机实现姿势估计。存储库包含重要文件如下：Yash_RBM/dbn_multi_modality_1_layer.m：浅层多模态DBN；Yash_RBM/dbn_single_modality_1_layer.m：1层高斯二进制RBM（基线）；Yash_RBM/dbn_single_modality_4_layer.m：4层单模态DBN。此外，还提供数据预处理文件：preprocess_cad60.py和cad60_dataset.py。为了重现我们的工作，请按以下步骤操作：步骤1：从指定链接下载CAD60存储库；步骤2：在当前目录下创建名为data/cad60_dataset/的目录结构，并将下载的文件夹放入cad60_directory；步骤3：运行preprocess_cad60.py；步骤4：执行cad60_dataset.py。

matlab开发-高斯金字塔平面图。创建图像金字塔并进行重建。

为了进行姿势估计的结构化特征学习，我们的工作涉及设置Matlab代码生成位置。我们自己编写了用于损失、通道丢失和混合插值的图层，可以在Caffe中使用。如果您不需要这些功能，可以选择使用自己的Caffe。执行make matcaffe以准备LMDB数据。运行Data_prepare.m生成所需的LMDB。对于训练Caffe模型，运行Baseline.sh脚本。可能需要预先训练的完全卷积模型。选择最佳模型进行测试，并使用TestModel.m查看结果。我们提供经过训练的LSP数据集模型（迭代= 3250）。如需测试，请下载并设置test_our_provided_model变量为true。

本项目基于MATLAB实现了空间金字塔匹配算法用于场景分类，该项目完成于CSE573计算机视觉与图像处理课程。系统使用“词袋”模型及其“空间金字塔扩展”方法，将输入图像分类为8种场景类别，包括：艺术画廊、计算机房、花园、溜冰场、图书馆、山脉、海洋和庭院。 系统使用来自上述8个场景的1600张图像进行训练，并在160张测试图像上达到了48.125%的整体分类精度。MATLAB代码位于代码文件夹，测试和训练数据位于数据文件夹。