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候选区域搜索——Selective Search算法.zip

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简介:
本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域,该算法能显著提高对象识别准确率,并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。

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  • ——Selective Search.zip
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    本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域,该算法能显著提高对象识别准确率,并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。
  • Search-Dalsa Sherlock 说明文档
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    本文档详细介绍了Search-Dalsa Sherlock区域搜索算法的工作原理、参数设置及应用方法,旨在帮助用户优化图像处理和模式识别任务。 在Sherlock区域搜索算法SearchSherlock 7中主要有三种搜索方法:Search、Correlation Search 和 Geometric Line Search。机器视觉的一个常见应用是识别图像中的特定特征区域,并确定这些特征是否位于预期的位置,或者它们与预期位置的偏差是多少。这三种搜索算法的操作步骤基本相同: 1. 在一幅图像上定义并训练目标特征。 2. 设定搜索参数和指定待搜寻的目标区域。 3. 使用新输入的图片进行搜索,在找到相应特征的情况下返回其坐标以及匹配得分。
  • 基于集束(beam search)的图
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索(Beam Search)的图搜索算法,旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用,并保证接近最优解的结果输出,尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索(beam search)方法的图搜索算法(Java)。程序中的队列类可以自己实现,我编写了一个并附在源码目录中。
  • 基于Python和OpenCV的Selective Search实现
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    本项目采用Python语言及OpenCV库,实现了图像分割领域的重要技术——Selective Search算法。通过该算法可以高效地在图像中定位目标区域,为后续的目标识别与追踪提供强有力的支持。 这段文字描述的是一份使用OpenCV 3.3进行Selective Search的Python教程代码。
  • 麻雀优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
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    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码,适用于解决各种最优化问题,特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发,提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法(SSA)。
  • 【元引擎】Search-System.zip
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    Search-System是一款集成了多个主流搜索引擎接口的元搜索引擎工具,通过整合不同平台的数据资源,为用户提供高效、全面的信息检索服务。 通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择并利用合适的工具来实现检索操作,是对分布于网络的各种搜索服务的全局控制机制。 如果你没有自己的搜索引擎但又希望获取大规模的数据源,可以善用百度搜索和谷歌搜索等现有资源以小搏大。有很多应用场景可以通过巧妙地借助这些平台来达成目的,例如网站新闻采集、技术或品牌的新闻跟踪、知识库收集以及人机问答系统等。我之前开发的一个准确率超过百分之九十几的人机问答系统的数据源中的一部分就是充分利用了百度和谷歌的搜索功能。我们可以利用JSoup与CSSPath技术轻松获取页面自定义内容,并且很容易地扩展到其他搜索引擎上进行操作。
  • 改进版布谷鸟(Cuckoo Search)(XinShe Yang)
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    改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法,它基于原始CS算法进行了增强和修正,以提高寻优效率和精度,在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的Matlab原代码可用于全局优化,并附有算法原理的文章及测试函数,供大家参考学习。
  • 跳点(Jump Point Search)- MATLAB代码
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    本段MATLAB代码实现了一种高效的路径规划算法——跳点搜索法(Jump Point Search),适用于二维网格环境中的快速寻径。 1. 知识:JPS算法基于当前节点的方向以及跳点策略来扩展后继节点。该方法遵循“两个定义、三个规则”。2. 资源:提供了一个用于实现JPS算法的Matlab代码示例。3. 适用人群:适合对JPS算法感兴趣的初学者学习和研究使用。
  • BAS-甲虫天线(B Beetle Antennae Search Algorithm)优化
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    甲虫天线搜索算法(Beetle Antennae Search Algorithm, BAS)是一种模拟自然界中甲虫觅食行为的优化算法,用于解决复杂问题中的参数寻优。 甲虫天线搜索算法(BAS)作为一种元启发式优化方法因其在解决复杂问题上的卓越性能而受到广泛关注。该算法的设计灵感来源于长角甲虫的觅食行为,通过模拟自然界中昆虫触角的功能及随机行走模式,实现了探测与搜寻两个关键步骤。最终,在Michalewicz函数上进行测试后发现,BAS算法的有效性得到了数值结果的支持。
  • 历史记录(Search History)
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    《搜索历史记录》追踪个人在线行为痕迹,探究数字时代隐私与安全议题,审视互联网使用对个体记忆及身份构建的影响。 该demo采用了自定义的流式布局结合AutoCompleteTextView和SharedPreferences技术,实现了各大APP广泛使用到的搜索历史记录功能。代码简洁且实用。