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基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码演示视频

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简介:
本项目通过在MATLAB中实现并模拟基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法,提供了详细的代码和操作过程的视频教程。 领域:MATLAB与深度残差网络 内容概述: 本项目涉及基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码操作视频演示。 适用对象: 该资源适用于本科生、研究生以及博士生等在科研教学中学习人脸眼睛定位算法编程的学生和教师使用。 运行指南: 请确保您的计算机上安装了MATLAB 2021a或更高版本。为了正确运行程序,请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本,而不是直接调用子函数文件。此外,在启动仿真前,请务必确认MATLAB左侧的当前目录窗口已切换到正确的工程路径下。 注意事项: 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿,并按照指导完成相关实验任务。

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客服
客服
  • MATLAB仿
    优质
    本项目通过在MATLAB中实现并模拟基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法,提供了详细的代码和操作过程的视频教程。 领域:MATLAB与深度残差网络 内容概述: 本项目涉及基于深度残差网络的人脸眼睛定位算法的MATLAB仿真及代码操作视频演示。 适用对象: 该资源适用于本科生、研究生以及博士生等在科研教学中学习人脸眼睛定位算法编程的学生和教师使用。 运行指南: 请确保您的计算机上安装了MATLAB 2021a或更高版本。为了正确运行程序,请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本,而不是直接调用子函数文件。此外,在启动仿真前,请务必确认MATLAB左侧的当前目录窗口已切换到正确的工程路径下。 注意事项: 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿,并按照指导完成相关实验任务。
  • 优质
    本项目通过实现和分析深度残差网络的经典架构,旨在为研究者提供一个直观理解与实验ResNet模型性能的平台。 这是一个VS项目,代码难度并不高,使用的是TensorFlow原生的代码。该项目是本人毕业设计的一部分,其功能是从文件夹读取图片并以批次形式处理这些图片,然后利用深度残差网络进行训练,并保存模型。压缩包中还包含了一些测试代码。由于本项目涉及文字识别任务,因此预处理步骤主要针对文本数据进行了优化。样本集可以在其他地方获取。欢迎各位同学尝试使用!
  • MATLAB实现
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的人脸及人眼关键点定位解决方案,包含详细的算法设计和源代码,适用于人脸检测研究和技术开发。 在MATLAB中实现人脸定位和人眼定位的算法,首先通过肤色检测找到人脸区域,然后在此基础上进一步精确定位人眼位置。
  • 何凯明文稿
    优质
    本演示文稿由何凯明提出,深入介绍了深度残差网络(ResNet)架构及其在图像识别任务中的应用,显著推动了深度学习领域的发展。 何凯明的深度残差网络PPT对应相应的论文PPT,仅供学习交流使用。
  • PSO优化神经权重Matlab仿
    优质
    本视频详细介绍了利用粒子群优化(PSO)算法改进神经网络权重的过程,并通过MATLAB进行仿真和编程实践。适合对机器学习与智能计算感兴趣的观众。 通过PSO优化神经网络权值的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,并运行工程内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频进行学习和模仿。
  • FastRCNN学习密集行检测、跟踪与计数MATLAB仿
    优质
    本项目利用Fast R-CNN深度学习模型,在MATLAB环境中实现行人密集场景下的检测、跟踪和计数,并提供详尽的代码及操作演示视频。 领域:MATLAB 内容:基于fastRCNN深度学习网络的密集行人检测、跟踪及计数的MATLAB仿真代码与操作视频。 用处:适用于fastRCNN算法编程的学习,适合本硕博等教研人员使用。 运行注意事项: 1. 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 2. 运行项目时,请执行文件夹内的Runme_.m脚本段落件,不要直接调用子函数文件。 3. 在运行过程中,请将MATLAB左侧的当前工作路径设置到工程所在的位置。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和模仿。
  • Yolov4学习目标检测Matlab仿
    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。
  • SOM自组织Matlab仿操作
    优质
    本视频详细介绍使用MATLAB进行基于SOM(Self-Organizing Map)的自组织网络仿真的全过程,并展示相关代码的操作方法。适合科研与学习参考。 基于SOM的自组织网络matlab仿真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Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。
  • MATLAB异构GMR与LTE垂直切换仿
    优质
    本视频详细介绍并展示了基于MATLAB环境下实现的异构网络中GMR与LTE系统的垂直切换算法仿真过程和相关代码,旨在为无线通信技术的学习者提供直观的教学案例。 领域:MATLAB中的GMR和LTE垂直切换算法 内容概述: 本项目提供了一个关于异构网络环境中GMR(广义混合回归)与LTE(长期演进技术)之间的垂直切换算法的MATLAB仿真环境,包括详细的代码操作视频教程。 用途说明: 该资源旨在帮助学习者掌握在异构网络背景下进行GMR和LTE之间垂直切换编程的技术。适用于本科、硕士及博士研究生等各类科研教学需求。 目标受众: 面向所有希望深入理解并实践相关技术原理的学生与研究人员,无论是在校期间还是职业生涯中的学术探索阶段均可使用此资源进行自我提升或项目研究。 操作指南提示: 请确保您安装了MATLAB 2021a版本及以上以获得最佳兼容性。开始时,请在MATLAB的左侧找到“当前文件夹”视窗,并将其设置为当前工程项目的路径,然后运行名为Runme_.m的主要脚本段落件(注意不要直接调用子函数)。具体的操作步骤可以参照配套提供的操作录像视频进行学习和实践。
  • DBSCANMatlab数据聚类仿
    优质
    本视频详细讲解并展示了利用DBSCAN算法在MATLAB中进行数据聚类的全过程。通过具体案例和代码实现,帮助观众理解和掌握DBSCAN算法的应用技巧与步骤。 领域:matlab,DBSCAN算法 内容:基于DBSCAN算法的数据聚类的matlab仿真及代码操作视频 用处:用于学习如何编程实现DBSCAN算法 指向人群:适用于本科、硕士和博士等不同层次的教学与科研人员使用 运行注意事项:建议在Matlab 2021a或更高版本中进行测试,只需运行工程文件夹内的Runme_.m脚本,并非直接执行子函数。同时,请确保将Matlab的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的目标路径。具体操作步骤可参考提供的仿真视频演示。