兴趣区域检测代码的源码

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

运动检测领域常用背景减法。此方法通过分析历史样本，构建统计参数模型，并结合样本数量、采样时间中心和最后时间点等参数进行优化。这些参数在现有背景模型中常被忽略，但可以提高模型更新的及时性和准确性。实验证明，该模型能有效抑制尾部现象、阴影、光照变化、重复运动和杂乱区域等造成的误检。

此工具通过使用自然三次样条和带有张力控制的基数三次样条，来选择图像中的ROI（感兴趣区域）。输出结果为ROI的逻辑掩码。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber。如果内容对您有帮助，请引用我们的论文。

毕业设计课题：基于MATLAB的疲劳检测系统（含图形用户界面），已助教测试无误，欢迎下载交流

贡献者梅丽莎·陈（Melissa Chen）、高乐中（Lezhong Gao）、凯文·夸奇（Kevin Quach）、韦拜·斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastava）使用区域增长聚类算法对3D点进行聚类，以过滤出具有宽度和深度的聚类。在360度全景图上，利用深度神经网络的预测框对聚类点进行投影，并选择最可能的框进行跟踪。

我们很高兴向神经科学界介绍关于人类皮层的新MRI分层地图集。该存储库提供了最新的地图集下载，并提供用于映射地图集的代码。请查看发表在《自然神经科学》上的文章获取更多信息和下载链接！解压缩zip文件后，您可以在/3T/Subcortex-Only文件夹中找到NIFTI和CIFTI格式的群体共识地图集。该图集还集成到几个著名的仅皮质层分隔图集中，在/3T/Cortex-Subcortex文件夹中可以找到组合的皮质-亚皮质图集。继续阅读下文获取详细信息和常见问题解答。

明显的结果该存储库中的代码是Shih和Cheng撰写的论文“用于彩色图像分割的自动播种区域生长”的MATLAB实现。该方法包括4个主要部分：将RGB图像转换为YCbCr颜色空间自动选种基于初始种子的区域生长合并相似区域（这可能包括进一步合并具有不同阈值的区域）。我用于实验的图像是从2019 Kaggle图像分割竞赛数据集中随机选择的。一些结果包括在下面。在每个图像下方，给出了最终的相似度和大小阈值。最初，每张图片的相似度阈值为0.1，且总图片大小的1/150合并相似度：0.1，大小：1/150我使用此图像作为验证我的方法有效的一种方法。如果存在错误，则错误显示的一种方法是不正确地合并不同的颜色。相似度：0.2，尺寸：1/80相似度：0.15，大小：1/100相似度：0.1，尺寸：1/100相似度：0.14，尺寸：1/60相似度：0.17，尺寸：150相似度：0.1，尺寸：1/15以下结果将阈值使用0.1和1/150，而无需进一步合并