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

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。

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。

AOGD检测器文件执行Xi Song, Tianfu Wu, Yunde Jia和宋春树，\"物体检测的辨别训练And-Or树模型\"，在CVPR2013年。 Bo Li, Wenze Hu, Tianfu Wu和宋春树，\"通过辨别性AND-OR结构建模遮挡\"，在ICCV2013年 Bo Li, Tianfu Wu和宋春树，\"通过层次化And-Or模型集成上下文和遮挡进行汽车检测\"，在ECCV2014年 Tianfu Wu, Bo Li和宋春树，\"学习And-Or模型以表示上下文和遮挡

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。

本项目利用 HOG 特征提取和 SVM 分类相结合的方法进行车辆检测。该方法以 MATLAB 为实现平台，并提供了以下内容：- MATLAB 代码- 数据集- 文件幻灯片- Latex 编写的报告该方法在越南交通视频数据集上进行评估，检测结果已展示在报告中。

这是STOMP算法的GPU实现，它将时间序列作为输入并计算特定窗口大小的矩阵轮廓。为了获得附加功能和更好的性能，建议使用至少CUDA工具包版本9.0，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。您可以在Linux下使用Makefile构建，但在Windows下尚未经过测试。对于不同的GPU架构，您可以调整ARCH的值以匹配相应的计算能力。确保CUDA_DIRECTORY正确设置为系统中安装CUDA的路径，通常在Linux下为/usr/local/cuda-(VERSION)/。默认情况下，内核参数仅针对Volta优化，如果目标是Pascal或更早的版本，请相应地调整STOMP.cu中的设置。

学习如何在Matlab中编写GPU加速的离散偶极近似（DDA）代码。

该文章介绍了Matlab中基于贝叶斯压缩感测的快速Laplace算法的均方误差代码实现。该算法源自Babacan、Molina和Katsaggelos的研究，名为“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感测”。作者编写了原始Matlab代码，并详细介绍了基于稀疏系数向量和小波基变换的信号恢复过程。

然而，这本书采取了另一种方法。本书面向开发或维护MATLAB应用程序的学生、科学家和工程师，希望通过GPU编程加速其代码，同时不失MATLAB提供的诸多优势。本书的读者可能对MATLAB编码有一定或较多的经验，但对并行架构不甚熟悉。