VGG

猪matlab特征代码zKCF zKCF是Kernelized Correlation Filters（KCF）视觉跟踪器的可扩展C++实现。本项目基于[1][2]的代码，将KCF主体、特征提取器和相关内核实现分离，以提高代码可读性和可扩展性。此外，zKCF通过精细的VGG特征提取器实现，显著提升了性能和速度。在CVPR13[3]和OTB50/100[4]跟踪基准上评估和比较了zKCF及其基础KCFcpp的性能和速度。

本研究利用VGG16卷积神经网络对微观结构图像进行特征提取，并结合M3C聚类算法实现无监督分类。 数据与方法: 本研究使用包含1925张图像的数据集，从中随机选取100张进行分析。 首先，利用预训练的VGG16网络提取图像特征，具体而言，使用第五个卷积层的输出，并进行平均池化以降低特征维度。 接着，使用M3C聚类算法对提取的特征进行聚类分析，确定最佳聚类数量。 最后，利用项目共识值识别高置信度和不明确的数据，用于后续半监督学习框架的训练。 数据共享: Python、R和Matlab之间的数据共享通过Excel文件实现。 所需软件包: Python: Keras, Numpy, Xlsxwriter, Xlrd, Sklearn, Seaborn, Matplotlib, copkmeans R: M3C, ConsensusClusterPlus Matlab: S4VM 代码使用: 将所有代码文件下载到同一文件夹，并在Python、R和Matlab中设置该文件夹为工作目录。 提供了一个包含预期输出结果的Excel文件，用于验证代码执行结果。

这是我学习神经网络和深度学习的起点，我想与Github社区分享我的学习经验。我利用预训练模型完成了人脸验证任务，计算了两个人脸的余弦相似度。具体步骤如下：1. 下载并安装MatConvNet：一个适用于MATLAB的卷积神经网络库，版本1.0-beta17。2. 在MATLAB中运行vgg_face_matconvnet代码。我使用的是MATLAB 2014b。请注意，预训练模型vgg_face.mat（大小1GB）未包含在我的存储库中，需要单独下载。在MATLAB环境下，您可以通过以下代码加载预训练模型：convNet = lib.face_feats.convNet('data\vgg_face.mat');演示（'1.jpg'，'2.jpg'，convNet）。特此致谢，这是我第一次深入接触神经网络和深度学习。