该软件包包含P-CNN算法的Matlab实现，基于姿势的CNN功能用于动作识别。它集成了预训练的vgg-f外观模型和流模型的Matlab版本，以及Brox光流实现。CNN实现依赖MatConvNet库，在CPU模式下编译。为了提升计算速度，建议启用GPU支持。您可以通过修改提供的my_build.m文件来定制编译设置。演示示例展示了在JHMDB数据集上运行P-CNN的效果。 reproduce_ICCV15_results命令可再现P-CNN的性能。
优化matlab转c代码P-CNN动作识别中的性能提升
相关推荐
MATLAB中的C代码集成动作识别项目
该存储库展示了使用视频动作识别的时间表示方法，通过集成C代码在MATLAB中实现。方法利用预训练的大规模图像数据网络进行特征提取，并结合金字塔池时间序列来捕获短期和长期特征。此外，还提出了一种简单的视频级表示方法，通过时间分割解决了长视频的信息丢失问题。实验结果表明，该方法在第一人称和第三人称动作识别中表现出良好的性能。
Matlab
0
2024-09-16
MATLAB中CNN水果分类示例的简单代码
这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。
Matlab
0
2024-09-19
星图识别MATLAB代码-强大的弱监督时间动作本地化
精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表，帮助研究者在这一领域导航。此存储库仅包含接受的会议论文，以确保可靠性和更新性。最近更新日期为2021年5月3日。性能指标报告了在不同IoU阈值下的平均精确度（mAP），涵盖了THUMOS14和ActivityNet的不同版本。链接指向实现框架的规范。
Matlab
0
2024-08-12
基于CNN的数字识别MATLAB实现与简要论文
本项目提供LeCUN早期CNN代码的MATLAB改编版本，用于MNIST手写数字识别。代码实现基于卷积神经网络，并附带一份阐述思路的论文，希望能为相关研究提供参考。
Matlab
3
2024-05-28
动作时间-[更加突出的C++]
%9":中触发器的结构如图;
SQLServer
0
2024-08-15
提升Oracle性能的优化策略
优化Oracle系统性能是通过调整参数和系统性能进行调优来实现的。
Oracle
1
2024-07-28
IEEE 802.11p通信性能的Matlab仿真代码模型分析
在Matlab中实现了基于IEEE 802.11p标准的车对车通信性能分析模型，该模型由Miguel Sepulcre等人提出。它将数据包传输率（PDR）与发射器接收器距离关联，还量化了四种数据包错误的概率。此外，文章还介绍了应对高信道负载的新型分析模型。
Matlab
0
2024-08-17
Matlab集成C代码的优化策略
在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。
Matlab
0
2024-08-23
Sequence优化: 性能提升之道
Sequence: 便利与性能的平衡
Sequence在数据库操作中提供了便利，但其特性也可能影响性能。* 连续性: Sequence无法保证绝对的连续性，这在某些场景下可能导致问题。* 缓存: 不恰当的缓存设置可能导致性能下降。
优化Sequence使用，需要仔细评估其必要性并进行合理的配置，以在便利性和性能之间取得平衡。
Oracle
3
2024-04-30