介绍了经修改后的ACG_Localizer主要代码,使用直接2D到3D匹配的纸质基于快速图像的本地化。以下代码和脚本可帮助您在7个场景数据集上运行Active Search及其修改版本(用SuperPoint功能替换Sift功能)。所需依赖关系包括:cd ./ACG_Localizer/ann_1.1.2 && make linux-g++ 和 mkdir ./ACG_Localizer/flann-1.6.11-src-modified/build && cd ACG_Localizer/flann-1.6.11-src-modified/build && cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_MATLAB_BINDINGS=OFF -DBUILD_PYTHON_BINDINGS=OFF && make。
修改后的Matlab象棋代码ActiveSearch
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修改后的Garner任务:建模、分析与实验代码
本项目包含Lin & Little (2018)发表的改进版Garner实验数据和代码。提交出版的手稿包含用于分析Little, DR, Wang, T. & Nosofsky, R. (2016)研究的额外代码。在修改后的Garner任务范式中对序列敏感的示例和决策约束的加速分类性能的说明。认知心理学,89, 1-38。doi:10.1016/j.cogpsych.2016.07.001存档创建于17年11月10日,更新于17年5月11日,更新了单通道模型的建模代码。
文件夹: 实验代码/ModGarnerSeparable包含用于在不同补丁中使用亮度和饱和度运行修改后的Garner任务的MATLAB代码。* RUN_SEPARABLE.m是主脚本。* 数据最初是作为Deborah Lin荣誉项目的一部分收集的改进的GARNER BOXCAR。
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