MATLAB Image Overlay Code-HumanSeg_Surveillance Deep Learning-Based Human Segmentation in Surveillance Videos

该项目收集并打包了遵循各种标准的图像恢复技术，包括最新技术（都基于深度学习），开源技术（MIT或Apache许可证），可用技术（可直接使用预训练模型且不需要复杂依赖），以及Pythonic技术（更易于与Google Colab等平台共享和使用）。截至2019年7月25日，NLRN和ESRGAN是多个排行榜的领导者（可参考paperswithcode.com）。 技术细节：当前软件包包含的算法既可以直接使用，也可以根据需求从外部GitHub存储库稍作改编。所选方法依据以下标准进行比较： 去噪（去除颗粒） - 刘等，2018年提出的非本地循环网络（NLRN）。MIT许可证。 去除波纹（去除条纹噪声） - 关等，20XX年提出的去除波纹方法。 此外，项目还包括正在进行中的演示版本，用户可以在自己的图像上进行测试。

基于遗传神经网络的图像分割MATLAB源码，非常经典！

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): Markdown 文件链接- (link): 外部链接 目录1. Prerequisite Knowledge (必备知识)- 1.1 Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和Python实现)- Vector and Determinant (向量和行列式)- Matrix (矩阵及其运算)

该存储库提供了JCSA-RM方法用于RGB-D图像分割和分析的MATLAB实现。JCSA-RM方法结合了RGB和深度信息，通过联合色彩空间轴向聚类和区域合并来实现图像分割。此存储库包含以下功能演示： 从mat文件中加载RGB-D图像数据（包括RGB图像、深度图像和法线数据），并显示它们。 生成并显示分割结果图像。 如何使用演示：- 运行MATLAB文件RGBD_Seg_JCSA_RM.m以使用GUI版本，或者运行demo_NO_GUI.m进行非GUI版本的演示。- 数据加载：使用样件名如rgbd_info_1.mat，rgbd_info_2.mat，rgbd_info_1_better_normals.mat，或rgbd_info_2_better_normals.mat。- 选择_better_normals版本，尝试使用无歧义的表面法线进行更精确的分割。- 在测试选项中选择不同的测试方法：a) JCSAb) JCSD 此代码库经MATLAB 2017b版本测试，适用于RGB-D图像分析的实验和研究。

图像的均方误差的MATLAB代码，涉及标签多样性的深序回归，这是实施的官方代码库，接受ICPR2020。代码作者：Axel Berg。依赖关系包括深度学习工具箱的MATLAB 2020a和CUDA 10.1。数据集准备：在脚本中设置数据集的正确路径后，下载对齐并裁剪的UTKFace图像，运行age/data/createCroppedUtkDataset.m，以创建用于读取图像的数据存储对象。训练/测试拆分与“Coral-CNN”中使用的拆分相同。对于Biwi数据集，我们使用FSA-Net论文中所述的协议2（70-30的训练/测试拆分）。您可以使用原始代码准备数据集并将拆分存储为.mat文件。历史图像数据集需下载并添加，将date/dateParameters.m变量设置为指向它。培训与评估：对每个数据集，运行迭代脚本以训练ResNet50主干进行10次迭代，并将平均误差结果保存在文件中。所有方法的超参数相同，并在单个函数中定义。支持以下损失函数：L2。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './resultresnet/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现64.0的平均IoU。第四步：后处理请参考运行CRF。第五步：我们已提供用于评估的matlab代码，您可以评估结果并自行获取IoU，请参阅相关文档。

FCM聚类，实现图像分割，包括相关图片和MATLAB程序，可以自行运行并验证其有效性。所有资源可供下载学习。

以下是给照片添加网格的程序。用户可以根据需要自主编辑，调整网格密度。 % 读取图片 img = imread('your_image.jpg'); imshow(img); hold on; % 设置网格密度 grid_density = 20; % 绘制网格 for i = 1:grid_density:size(img, 1) plot([1 size(img, 2)], [i i], 'r'); end for j = 1:grid_density:size(img, 2) plot([j j], [1 size(img, 1)], 'r'); end hold off;