使用And-OrGraphs进行对象检测的Matlab数据输入代码-AOGDetector

深度学习中的对象检测综述及Matlab代码分析

深入调研与审查深度学习中的对象检测，包括最新的技术进展和方法。探讨了R-CNN、SPP-Net、OverFeat等模型在视觉识别和对象检测领域的应用，特别关注了Matlab代码实现。此外，还介绍了在人脸检测和语义分割中应用的卷积神经网络。

Matlab 0 2024-08-24

用于显著对象检测的Python实现评估代码

这是用Python重新实现的matlab中的F-measure代码，用于评估显著对象检测，包括MAE、F-measure、S-measure、E-measure和加权F-measure。代码支持GPU加速，能够快速评估显著对象检测的准确性。在实现中特别考虑了完全黑色的ground truth情况，与Matlab代码保持一致。使用pytorch实现，便于集成到您的评估代码中。如果这段代码对您的研究有帮助，请引用以下论文。

Matlab 0 2024-08-14

使用GPU实现的Matlab中的F-measure代码——评估显著对象检测的快速方法

Matlab中的F-measure代码用于评估显著对象检测，采用GPU实现，支持MAE、Max F-measure、S-measure和E-measure指标。该代码是基于Matlab版本重新实现的，可以轻松地嵌入到使用PyTorch实现的GPU环境中。一键评估的使用方法示例：python main.py --root_dir './' --save_dir './'，支持指定目录和保存目录以及选择特定方法和数据集进行评估。

Matlab 0 2024-08-23

使用MATLAB GUI界面进行边缘图像检测的多种算法

这是一个边缘检测的GUI界面，建议使用MATLAB 7.6以上版本打开，以免出现兼容性问题。

Matlab 2 2024-07-27

使用Matlab进行Canny边缘检测的机器视觉图像处理

机器视觉在各个领域广泛应用，处理受环境噪声等影响的图像至关重要。介绍的Matlab代码能有效进行Canny边缘检测，是图形处理中的关键工具。

Matlab 0 2024-10-01

使用Matlab进行模式回归的关联分析代码

基于个性化行为预测分析的模式回归实现，利用Matlab编写。我们根据Cui and Gong, 2018年发表的NeuroImage中的代码进行了重要的更新和测试。详细的岭回归和相关向量回归（RVR）文档可在我们的Wiki中找到。岭回归、套索和弹性网的用法类似于线性回归，而支持向量回归的使用方法则类似于相关向量回归。如果您使用我们的代码，请引用我们相关的论文。

Matlab 2 2024-07-25

使用Matlab进行香农代码的稀疏曲线计算

Matlab中的香农代码计算特定样本组中每个子样本数的真实多样性，范围从1到样本总数。例如，通过命令bash rarefactionCurve.sh -d lp11 -s D207 -f tissue -g BM -t 20，可以计算BM在20个克隆中随机选择的1到35个子样本的真实多样性，每个子样本进行10次随机选择。请注意，访问数据库时需要提供权限，并在security.cnf文件中替换用户名和密码。

Matlab 3 2024-07-30

使用黄金序列进行CDMA开发的matlab代码

CDMA技术在黄金代码的支持下得到了发展。黄金序列是其关键组成部分，帮助实现数据传输的安全和可靠性。

Matlab 1 2024-08-05

使用BrainFlow进行MATLAB心电图程序代码

BrainFlow是一个库，从生物传感器获取、解析和分析EEG、EMG、ECG和其他类型数据。它提供强大的API，简化了数据采集和信号处理的开发。BrainFlow支持多种编程语言，如C/C++，并且提供统一的API接口，使开发过程更加简单和灵活。该库还包括信号过滤、去噪和下采样等功能，适用于各种开发板。

Matlab 0 2024-08-09