基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的...
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯...
首个X光下的小样本检测基准和弱特征增强网络，北航、讯飞新研究入选ACM MM 2022
本文中，北航、讯飞的研究者们构建了首个 X 光场景下的小样本检测数据集 ——X-ray FSOD 数据集。同时又提出了微弱特征增强网络，为小样本检测带来新的思考。小样本检测任务（few-shot detection）旨在解决真实工业场景中样本获取困难情况下模型泛化能力差的痛点，尝试通过少量的训练样本...
智慧交通day04-特定目标车辆追踪02：Siamese网络+单样本学习
1.Siamese网络Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。共享权值意味着两边的网络权重矩阵一模一样，甚至可以是同一个网络。如果左右两边不共享权值，而是两个不同的神经网络，叫伪孪生网络（pseudo-siamese network...
TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割
【论文速递】TMM2023 - FECANet:用特征增强的上下文感知网络增强小样本语义分割【论文原文】：FECANet: Boosting Few-Shot Semantic Segmentation with Feature-Enhanced Context-Aware Network获取地址：...
基于自正则原型网络的小样本语义分割
【论文原文】：Self-Regularized Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation获取地址：https://arxiv.org/pdf/2210.16829.pdf博主关键词： 小样本学习，语义分割，自正则，原型网络推荐相关...
工控CTF_纵横网络靶场_恶意软件样本分析
题目地址https://game.fengtaisec.com/#/startQuestions/15题目描述某家工厂曾发生过宕机事件案例，为防止再发生此事找了技术人员分析攻击行为流量数据包后发现许多异常端口连接记录，最终得到了这个罪魁祸首的病毒样本，请分析病毒样本尝试复现事件案例帮助工厂实施应急演...
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割（二）
实验精析：数据集：使用PASCAL-5i[33]和COCO[21]的数据集进行评估。PASCAL-5i由PASCAL VOC 2012[6]和来自SDS[12]数据集的扩展注释组成。20个类平均分为4个folds，i∈{0,1,2,3}，每个fold包含5个类。参考OSLSM[33]，PFENet在...
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割（一）
【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割精选精析：【论文原文】： Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (当前引用次数：184)【论文代码】： https:/...
【论文速递】PR2023 - 基于自正则原型网络的小样本语义分割
【论文速递】PR2023 - 基于自正则原型网络的小样本语义分割【论文原文】：Self-Regularized Prototypical Network for Few-Shot Semantic Segmentation获取地址：https://arxiv.org/pdf/2210.16829.p...
更新时间 2023-07-26 22:35:27
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