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基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别MATLAB仿真及代码演示视频

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简介：
本视频展示基于Mask-RCNN算法在MATLAB平台上的高精度目标检测与识别仿真过程，并提供详细代码讲解和演示。 领域：MATLAB 内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习Mask-RCNN在目标检测与识别中的编程技术，帮助本硕博等教研人员进行深入研究和实践。 指向人群：面向在校本科生、研究生以及博士生的教学科研需求设计，旨在提供一个直观的学习平台来掌握先进的计算机视觉算法应用技巧。 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 在仿真时，请通过运行“Runme_.m”文件来进行测试，而不是直接调用其他子函数文件。 3. 运行过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的项目根目录。 具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。

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  • 基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本视频展示基于Mask-RCNN算法在MATLAB平台上的高精度目标检测与识别仿真过程，并提供详细代码讲解和演示。 领域：MATLAB 内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习Mask-RCNN在目标检测与识别中的编程技术，帮助本硕博等教研人员进行深入研究和实践。 指向人群：面向在校本科生、研究生以及博士生的教学科研需求设计，旨在提供一个直观的学习平台来掌握先进的计算机视觉算法应用技巧。 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 在仿真时，请通过运行“Runme_.m”文件来进行测试，而不是直接调用其他子函数文件。 3. 运行过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的项目根目录。 具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。
     
  • 基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。 领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用处：用于目标检测识别编程的学习。 指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。
     
  • 基于VGG16的深度学习目标识别Matlab仿真及混淆矩阵输出+代码演示视频
    优质
    本项目运用VGG16模型在MATLAB环境下进行深度学习目标识别，并展示如何生成和解读混淆矩阵。附带详细代码与操作演示视频，便于学习与实践。 领域：MATLAB与VGG16深度学习网络 内容概述：本项目基于VGG16深度学习模型进行目标识别的MATLAB仿真，并生成混淆矩阵以评估算法性能，同时提供操作视频供参考。 应用目的：适用于研究和教育环境中对基于VGG16的目标识别算法的学习和实践。 面向群体：本科、硕士及博士等各级教研人员与学生均可使用本项目资源进行学习。 运行指南： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行仿真时，只需执行Runme_.m脚本段落件，避免直接调用子函数文件。 - 确认当前工作目录设置正确：即在MATLAB的“Current Folder”窗口中显示的是项目所在的路径。 具体操作步骤请参考提供的视频教程。
     
  • 基于HOG特征与多分类SVM的目标识别算法Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了基于HOG特征和多分类SVM的目标识别算法，并通过Matlab进行仿真展示。观众可以学习到从数据预处理、特征提取至模型训练的全过程，同时提供完整代码供参考与实践。 领域：MATLAB 内容：基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法的MATLAB仿真及代码演示视频。 用处：适用于学习如何使用基于HOG特征提取和多分类SVM的目标识别编程方法。 指向人群：本硕博等教研人员，用于教学与研究目的。 运行注意事项： - 请确保使用的是MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非子函数文件。 - 确认当前的工作路径为工程所在目录（在MATLAB左侧的Current Folder窗口中进行设置）。 具体操作步骤请参考提供的视频演示。
     
  • 基于亚像素精度的Harris角点检测仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频深入讲解并展示了基于亚像素精度的Harris角点检测技术，包含详尽的理论解析与实践操作，提供源代码供学习者参考和模仿。 基于亚像素级的Harris角点检测仿真包含代码操作演示视频运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保当前的工作目录为工程所在的路径。 示例代码如下： ```matlab ImageData = imread(b001.tif); % 需要读取的是灰度图像。 [posc, posr,R,Rmax,cnt]=harriscorner(ImageData); % 角点坐标和角点响应函数的输出是有用的信息。 % 除去图片上的上下左右四个角点 cnt0 = cnt - 4; posc0 = zeros(cnt0,1); posr0 = zeros(cnt0,1); for jj=3:(cnt-2) posc0(jj-2,1) = posc(jj,1); posr0(jj-2,1) = posr(jj,1); end ```
     
  • 基于霍夫变换的交通标志识别MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了利用MATLAB平台进行交通标志识别的过程，重点展示了基于霍夫变换技术的算法实现，并提供了完整的代码演示。 基于Hough霍夫变换的道路交通牌识别的Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行本项目需要注意以下几点：使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行文件夹内的Runme.m脚本来启动程序，请勿直接运行子函数文件。在执行过程中，确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示为工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频中的指导内容。
     
  • 基于GMM的说话人身份识别Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别技术，并通过实例在Matlab环境中进行仿真和代码操作演示，适合语音识别研究者学习参考。 基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m脚本而非子函数文件；在运行时，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于MATLAB的电话拨号音识别算法仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍并展示了基于MATLAB平台开发的电话拨号音识别算法。通过实际代码操作与仿真过程，深入浅出地讲解了该技术的应用及其工作原理。适合对信号处理和通信工程感兴趣的观众学习参考。 基于MATLAB的电话拨号声音识别算法仿真包含操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
  • 基于MATLAB的图像亚像素级边缘检测与提取仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了利用MATLAB进行图像亚像素级边缘检测和提取的方法及步骤，并展示了相关代码实现过程。 领域：MATLAB亚像素级边缘检测提取算法 内容概述：本项目包含图像的亚像素级边缘检测及特征点提取在MATLAB环境下的仿真代码与操作视频。 适用人群：本科、硕士以及博士等层次的教学科研人员，旨在辅助学习和研究亚像素级边缘检测技术。 运行指南： - 请确保使用的是MATLAB R2021a或更高版本。 - 运行项目时，请执行Runme.m文件而非直接调用子函数文件。 - 在启动仿真之前，请确认当前工作目录设置为包含工程项目的路径，可以通过MATLAB界面左侧的“Current Folder”窗口进行检查和切换。 建议观看提供的操作视频以获得更直观的操作指导。
     
  • 基于双目相机图像的深度信息提取及目标测距MATLAB仿真与程序演示视频
    优质
    本项目采用MATLAB平台，通过双目相机采集图像数据以提取深度信息，并实现对特定目标的距离测量。包含详细的代码示例和操作演示视频。 注意事项： 使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，请运行文件夹中的tops.m或者main.m脚本。在运行程序前，请确保当前工作目录设置为工程所在路径，可以通过MATLAB左侧的“Current Folder”窗口来查看和选择。 1. 领域：MATLAB，深度信息提取及目标测距 2. 内容：基于双目相机拍摄图像的深度信息提取和目标测距的MATLAB仿真程序以及操作视频。 3. 用处：适用于学习和研究深度信息提取与目标测距算法编程。 4. 指向人群：适合研究生、博士生等学术研究人员使用，同时也可以作为企业或事业单位简单项目方案验证参考。