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C++/C/Matlab版本的非极大值抑制源码

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简介:
这段内容包含了用C++、C和Matlab三种编程语言实现的非极大值抑制算法的源代码。适用于计算机视觉和深度学习领域,帮助开发者优化检测目标的过程。 非极大值抑制的C++/C/Matlab版本源码可供参考。三种编程语言的代码仅供参考使用。

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  • C++/C/Matlab
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    这段内容包含了用C++、C和Matlab三种编程语言实现的非极大值抑制算法的源代码。适用于计算机视觉和深度学习领域,帮助开发者优化检测目标的过程。 非极大值抑制的C++/C/Matlab版本源码可供参考。三种编程语言的代码仅供参考使用。
  • (NMS)
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    非极大值抑制(NMS)是一种用于目标检测算法后处理的技术,旨在从多个重叠候选区域中剔除低信心水平的边界框,保留最高置信度的对象框,从而提高检测结果的质量和效率。 对于有相交的部分,选择置信度最高的一个作为最终结果;对于没有相交的部分,则直接保留下来作为最终结果。
  • (NMS)-Python实现
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    本项目提供了一个使用Python语言实现的非极大值抑制(NMS)算法,旨在优化目标检测中的候选框选择过程。通过降低冗余边界框提高准确率和效率。 NMS(非极大值抑制)的Python实现介绍,包括代码示例和相关图片展示。
  • Python中实现(NMS)算法
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    本文介绍如何在Python编程语言中实现非极大值抑制(NMS)算法,这是一种常用的计算机视觉技术,用于提升目标检测模型的性能。 NMS(非极大值抑制)算法在目标检测与定位领域广泛应用。其基本原理是在候选框集合中搜索局部最大值,并抑制其他非极大值元素。当算法为一个目标生成多个候选框时,该算法会选择具有最高分数的候选框并抑制对同一目标的其他候选框。 适用场景:若一幅图像包含多个对象,则需要使用NMS来处理;如果图中只有一个对象,则可以直接选取分数最高的那个候选框作为最终结果。 输入参数包括由所有候选框及其对应的置信度得分组成的数组(该5维数组可以表示为dets,前4个维度代表坐标值,第5个维度则是每个候选框的得分),以及一个阈值thresh。输出则是一组正确的、经过NMS处理后的候选框。
  • Susan角点检测Python实现(包括边缘检测、重心计算和
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    本项目实现了Susan角点检测算法,并用Python语言进行编程。其中包括边缘检测、重心计算以及非极大值抑制等步骤,有助于准确识别图像中的关键特征点。 Susan角点检测的Python实现包括边缘检测、角点检测、重心计算以及非极大值抑制。
  • C++红心
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    这段C++编写的源代码实现了经典纸牌游戏“红心大战”的全部功能,包括发牌、计分和规则判定等模块。适合对C++编程感兴趣的用户学习参考。 C++版红心大战源代码提供了一种实现经典纸牌游戏“红心大战”的方式,使用了C++编程语言进行开发。这段代码旨在帮助开发者理解和构建类似的游戏逻辑和界面设计。由于原文中未包含具体的联系信息或网址链接,因此重写后的内容同样不包括这些元素。
  • C++飞机
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    这段C++编写的“飞机大战”游戏源代码提供了一个经典的2D射击游戏实现方式,适合编程学习与实践。 在VC++6.0环境下编写的飞机大战源代码,可供初学者参考。
  • APFFT频谱 MATLAB
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    本MATLAB源码针对APFFT算法进行开发,旨在有效抑制信号处理中的频谱泄漏问题。通过优化频谱分析精度,提升数据处理效率与准确性。 本资源提供改进型的APFFT算法在MATLAB中的实现方法,能够有效抑制信号频谱泄露。
  • C#聊天小程序(终,附带
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    这是一个C#开发的聊天小程序终极版,包含完整源代码。用户可以轻松下载并学习程序设计与实现,非常适合编程爱好者和学生群体参考使用。 该版本与前两版的最大区别在于它全真地模仿了腾讯QQ,并允许用户根据规则设计自己的皮肤。功能上也有所增加。窗口的仿真度在主界面和聊天对话框中较高,其他部分则较为普通。 程序客户端分为八大模块并包含多个窗口控件;服务器能够监控用户的活动,例如注册、登录及聊天内容等。该程序首先支持即时通讯,并允许用户之间建立不同的好友关系,包括但不限于:注册新账户、申请添加好友、查看在线用户列表和资料信息以及修改个人资料等功能,此外还有发送离线消息的功能。服务器端还可以向所有在线的用户提供系统通知。 整个项目的代码量超过一万两千行(不包含自动生成的部分),其中客户端部分占了一万多行。运行时需要加载数据库(SQL2005),同时需确保客户端文件ServerIP.txt中的IP地址与实际使用的服务器IP一致;关闭程序前,必须先退出客户端再停止服务器以避免数据错误导致用户无法正常登录的情况发生。解决问题的方法是修改数据库中关于用户在线状态的数据表信息。