MATLAB实现mSDA算法的精度检验代码

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中的图像进行分类。空间金字塔匹配构建金字塔匹配描述符的第一步是找到图像的筛选描述符，这可以通过 VLFeat 实现。

音乐分类涉及主观流派，随着互联网和多媒体系统的发展，音乐信息检索应用需求增加。本Web应用基于Django框架和Python开发，使用Poly Kernel SVM进行音乐流派分类。安装要求包括Django（1.11）、Scikit-Learn（0.18.1）、Scipy（0.19.0）等。

这个项目是基于Xifeng Guo的入门代码构建的，训练多种神经网络模型。我使用Google Cloud上的P100 GPU实例，尝试了不同的模型组合，并实施了早期停止以防止过拟合。通过该项目，我开始探索Google Cloud Compute和Tensorflow、Pytorch、Keras等深度学习工具的应用。项目不仅超越了我在研究生院计算机视觉课程中的图像分类经验，还展示了构建数据管道的挑战。从面向对象的数据结构中，我也学到了许多，并在最近的项目中应用了这些知识。总的来说，这个项目加深了我对机器学习概念如过拟合、K折交叉验证、rmsle、rmse、卷积、辍学、泛化和聚类的理解。

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。

该存储库扩展并更新了Kevin Lin完成的工作，介绍了Caffe-SSDH经过的咖啡因。中国科学院模式识别国家实验室（NLPR）现已更新Caffe版本，支持最新的批处理归一化。我们使用SSDH方法对阿里巴巴大规模图像搜索挑战赛数据集进行了测试，该数据集包含500万张产品图像。尽管性能不及Kevin在CIFAR-10数据集上的实验，理论上应该有更好的表现。未来的工作将集中在对原始SSDH的改进和更新。阿里巴巴大规模图像搜索挑战数据集包括10个高级概念和676个子概念，涵盖上衣裙子、裤子和短裤、箱包、鞋子、配件、零食、化妆、饮料和家具等领域。欢迎随时联系Zexi Han（）提供建议或意见。

在MATLAB环境下，我们实现了ID3算法，并在IRIS数据集上进行了精度检验。实验包括两个主要部分：第一部分是对连续值属性的离散化处理，我们采用了幼稚的四舍五入方法和类属性权变系数（CACC）算法；第二部分是使用离散化后的属性在MATLAB中实现ID3算法，并进行了多次训练和测试。实验结果通过混淆矩阵和精度评估进行了详细分析。

Matlab精度验证代码在Boosted-OICR多实例检测网络中从提炼中提取知识。该存储库包含了2020年CVPR研讨会上发布的论文的PyTorch实施。2020年9月21日，作者恢复了旧版本代码，虽然经过重构，但对最终的mAP影响较大。2020年5月25日，他们的工作在VOC 2012评估中取得了优异的结果，在检测mAP中击败了C-MI1。工作表明，通过精心选择聚集标准，可以显著提高学习到的检测器的准确性。