Matlab实现人头检测的代码示例——Facenet演示

Matlab人头检测代码，这篇文章描述了使用TensorFlow实现的人脸识别器。该项目借鉴了牛津大学论文的理念，并在Ubuntu 14.04、Python 2.7和Python 3.5环境下，TensorFlow r1.7版本进行了测试。代码兼容性强，测试用例和结果详实。更新至2018-04-10，增加了在Casia-WebFace和VGGFace2数据集上训练的新模型。注意，这些模型采用了固定的图像标准化。2018-03-31更新包括新的输入管道和多个次要改进。2017-05-13移除了旧版不再支持的机型，优化了模型性能。

简要介绍了Matlab环境下的人头检测代码，采用YoloV5-onnx模型进行推理。支持YoloV5s.onnx、YoloV5m.onnx、YoloV5l.onnx和YoloV5x.onnx模型，输出尺寸为1×255×H×W（可根据需要调整）。使用Matlab R2021a或更新版本，无其他依赖，只需运行demo.mlx即可实现检测。详细代码和预训练模型可在百度盘获取。

isodata的Matlab代码示例集群演示环境设置Python 3.6学习matplotlib麻木的scipy它都可以通过pip简单地安装。pip install scipy # pip install sklearn # pip install matplotlib # pip install numpy # pip install scipy执行下载后请使用命令行工具运行。python3 DBSCAN . python3 ISODATA . python3 KMeans . py或者使用PyCharm

该matlab代码能够复现《神经生物学的衰老》论文中关于电影观看过程中同步性与年龄相关的信息处理差异的结果。代码compute_synchrony.m计算了主题间的同步性，并分析了同步性与年龄的相关性，还进行了贝叶斯因子的计算。同时，代码执行了多种对照分析，生成多个用作其他脚本输入的文件，包括WSBM_community_detection.m用于查找参与者社区，以及synchrony_over_time.m用于随时间变化的同步性分析。

这是基于ELM的裂纹检测MATLAB代码，适用于混凝土裂缝图像。通过滑动窗和随机旋转技术，将裂缝图像分割并应用稀疏自动编码特征提取网络，用于快速学习裂纹特征。进一步使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷。

使用Matlab编写Laplacian算法进行边缘检测是一项有趣且实用的技术。Laplacian算子可以有效地突出图像中的边缘特征，帮助用户快速识别出感兴趣的目标区域。

这里是PhysioNet/CinC Challenge 2021的MATLAB示例代码，展示了如何使用年龄、性别和ECG导联信号的均方根作为特征来实现线性回归模型分类器。该示例包含两个主要部分：训练部分演示了如何读取数据并训练多类线性回归模型，测试部分则展示了如何基于训练好的模型进行分类和预测。运行这些脚本的方法是启动MATLAB，并依次执行train_model(training_data, model)和test_model(model, test_data, test_outputs)。请注意，这些示例代码的设计目的是为了演示如何设置MATLAB环境以应对挑战，并不适用于模型性能评估。

这个MATLAB代码存储库包含用于多模态R峰检测的工具。R峰代表心电图中QRS波群的显著部分，对应于心跳。该工具不仅适用于ECG信号，还可以精确定位动脉血压（ABP）、光电容积描记图（PPG）和/或每搏量（SV）中的R峰。算法结合信号质量指标（SQI）来融合各种信号类型的峰值检测，确保高准确性。此外，针对不同信号类型的延迟问题（如PPG中脉搏波形比ECG中相应QRS波群晚）也有相应解决方案。使用前请安装WFDB工具箱，并确保子文件夹“mcode”在路径中。

Matlab通用对象解码示例库包含用于重现结果的数据和演示代码。通用对象解码技术能解码各种对象类别，包括未在模型训练中使用的类别。数据包括经过预处理的fMRI数据和视觉特征，适用于五个主题（训练、测试感知和测试想象）以及视觉特征（CNN1-8、HMAX1-3、GIST和SIFT）。未经处理的fMRI数据可在上获取。出于版权原因，实验中使用的视觉图像未公开。如果需要，我们可以分享刺激图像。Matlab和Python各有示例程序。更多详细信息请查看每个目录下的README.md。