视频图

利用弱监督的方法从视频类别标签中提取选择性类激活映射，并使用这些映射训练时空音频网络。该方法无需真实注视数据，即可达到与完全监督网络相媲美的性能。

此项目提供了 PyTorch 框架下 TVNet 光流生成模型的实现。该实现简洁易懂，仅包含约 350 行代码，并遵循 PyTorch 模块化风格，方便扩展。最初的 TVNet 实现使用 TensorFlow 框架，可以在这里找到。此外，该项目还提供了演示代码，展示了如何使用 TVNet 生成光流表示，包括对流图的可视化。 要求： Python 3 PyTorch OpenCV（可选） 用法： 将输入帧放入 frame/img1.png 和 frame/img2.png。 运行 python demo.py 生成光流表示。

CVPR 2020年提出了一种零射学习方法，用于探索人类与新对象之间的互动。该方法正在快速更新，要求使用Python≥3.6和相应的PyTorch版本。除了安装detectron2外，还需要安装其他指定的软件包。数据集准备工作请参考指南进行，确保数据集格式符合COCO标准。预训练模型已准备就绪，可用于HICO-DET和V-COCO数据集的推理任务。

视频图matlab代码AR-DIC是一种新兴的技术，能够在移动的生物组织样本中进行无偏且准确的力学测量。这种技术不仅包括了对组织功能性心肌组织发育的整体测量，还能进行心肌细胞搏动的时空分析。我们开发的自适应参考数字图像关联（AR-DIC）方法扩展了DIC的功能，使其能够对缺少清晰参考系的生物样品进行健壮、无偏和准确的运动学和应变测量。此外，创新的组织机械特性和数据可视化工具，如光声成像、超声斑点跟踪和磁共振弹性成像（MRE），为实验室生长的组织和临床诊断提供了标准化的机械功能测量。我们将这些概念应用于难以表征的自发搏动的心肌（CM）组织模型，以评估CM搏动的定位、同步和发展。AR-DIC Matlab工具箱演示了时空时态图的累积可视化，以及合成地形的示例文件。我们的工作通过GitHub平台，遵循GNU通用公共许可证V 3.0进行代码共享。

Matlab研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者。主函数为main.m，附带其他m文件供调用。支持Matlab 2019b版本，操作简单，按步骤放置文件并运行main.m即可获取结果。如遇问题，可通过私信联系获取解决方案。视频QQ名片提供更多服务，包括博客资源代码、期刊复现、Matlab程序定制及科研合作。

优化视频图Matlab代码

此功能允许用户将输入的视频按需分割为多个子视频。用户可通过函数输入或GUI控制（使用imrect函数）定义每个片段的尺寸。这一功能可以看作是concatVideo2D的补充，特别适用于需要一次处理多个子视频的场景。与Matlab的imcrop函数结合使用，可以通过apply2VideoFrames.m函数实现类似的效果。

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零点起飞学习MySQL相关教学视频第一课

这是《Simulink教程案例33》中使用的测试视频文件，介绍了在Simulink中如何导入视频并实现基础的视频图像操作。