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MATLAB代码-数据融合:keypoint-detection关键点检测

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简介：
本项目提供基于MATLAB的数据融合与关键点检测代码。通过集成多种传感器数据，实现对图像或视频中的关键点精确识别，适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 数据融合Matlab代码用于检测人体姿势估计的关键点（如手、肘）。可以更新提供的训练脚本来检测图像中的任意类型关键点（例如道路交叉点）。此代码作为预训练模型的一部分发布。 为了进行演示，我们提供了预训练的模型。要运行演示代码，请执行Matlab脚本并选择输入图像（文件夹中提供了一些示例图像）。 预训练模型是数据融合网络的一个实现版本。 如果您想要在自己的数据集上对提供的模型进行训练： 1. 准备用于训练的数据集（包括Train.mat和Validation.mat文件）。 2. 更新Matlab脚本中的训练参数（如果需要的话）。 3. 运行Matlab脚本来开始训练过程。如果有任何疑问，请随时提问。

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  • MATLAB代码-数据融合:keypoint-detection关键点检测
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    本项目提供基于MATLAB的数据融合与关键点检测代码。通过集成多种传感器数据，实现对图像或视频中的关键点精确识别，适用于计算机视觉和机器人导航等领域。 数据融合Matlab代码用于检测人体姿势估计的关键点（如手、肘）。可以更新提供的训练脚本来检测图像中的任意类型关键点（例如道路交叉点）。此代码作为预训练模型的一部分发布。 为了进行演示，我们提供了预训练的模型。要运行演示代码，请执行Matlab脚本并选择输入图像（文件夹中提供了一些示例图像）。 预训练模型是数据融合网络的一个实现版本。 如果您想要在自己的数据集上对提供的模型进行训练： 1. 准备用于训练的数据集（包括Train.mat和Validation.mat文件）。 2. 更新Matlab脚本中的训练参数（如果需要的话）。 3. 运行Matlab脚本来开始训练过程。如果有任何疑问，请随时提问。
     
  • VP Detection CVPR14: 消失点检测的Matlab代码
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    本项目提供了CVPR 2014中提出的消失点检测算法的Matlab实现代码。该代码可用于进行室内场景下图像中的关键几何点——消失点的自动识别与定位研究，支持学术交流和应用开发。 VPdetection-CVPR14：消失点检测的Matlab代码。
     
  • FashionAI-Keypoint: 服装关键点识别系统
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    FashionAI-Keypoint是一款先进的服装关键点识别系统，旨在通过智能算法精准定位服饰上的多个关键特征点，为时尚行业提供高效的商品分析和设计灵感。 在fashionAI服装关键点检测项目中，我们采用了人体姿态估计方法来识别五种类型的服装，并最终排名为24位。然而，CPN模型的表现未能达到预期效果，略感遗憾。 1. **模型结构**：我们的模型结合了HourGlass（HG）和CPN两种架构。具体来说，在两个HourGlass模块堆叠的基础上，我们在上采样过程中的特征图大小减半处添加了热点图监督标签。RGB图像被送入两条分支网络进行处理，并将它们的输出特征图拼接在一起以形成最终结果。此外，模型还包含了一个soft-argmax层，用于从热点图中提取具体的坐标值并以此作为学习目标。 2. **策略**：为优化性能，在训练和预测阶段我们最多使用了两个不同参数设置的模型进行检测。通过这一方法可以增加所关注服装对象在图像中的比例，进而提高整体效果。具体操作是先利用第一级预测结果裁剪出目标区域，并为了防止裁剪不完整而向外扩展30像素宽度；之后再用第二级crop模型进一步训练优化。 实验结果显示，在testB数据集上使用原始模型得到的准确率为4.17%，经过第一次裁切后的模型提升到了4.05%。最终，当我们将这两个阶段的结果进行融合后，整体预测精度达到了3.95%。
     
  • Matlab自相关代码-多目标检测（multi-target-detection）
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    本项目提供基于MATLAB开发的多目标检测算法及其实现代码，利用自相关函数优化目标识别与跟踪，适用于雷达信号处理等领域。 该存储库包含使用自相关分析和近似EM算法解决多目标检测（MTD）问题的程序。用于自相关分析的代码是用Matlab编写的，而用于EM方法的代码则是用C语言编写的。有关MTD问题以及我们所采用算法的具体信息，请参阅文献《具有任意间隔分布的多目标检测》。 要运行自相关的分析： ``` mpirun -n [nproc] python mpi-run.py > log.log & ``` 要执行EM方法： ``` python run.py > log.log & ```
     
  • MATLAB的疲劳检测代码-睡意检测: Matlab drowsiness detection代码
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    本段代码为使用MATLAB开发的睡眠监测系统，专注于实现疲劳驾驶预警功能。通过分析驾驶员的眼部状态来判断其清醒程度，有效预防因疲劳引起的交通事故。 为了使用MATLAB进行疲劳检测并编写代码来监视人的状态并在感到睡意时发出警报，请按照以下步骤操作： 1. 使用已用疲劳和非疲劳样本训练的SVM分类器。 2. 解压缩文件并将“睡眠”文件夹放置在Matlab的工作路径中。 3. 打开网络摄像头，在命令窗口输入`imaqtool`以找到受支持的适配器。通常，所有Windows版本都支持winvideo（例如：winvideo1）。 4. 在main.m文件中打开并转到行号17，并将适配器名称更改为已确定的支持名称。 5. 运行main.m代码并将自己置于适当的距离内，以便脸部在窗口中可见。 6. 默认状态下为非疲劳状态：睁大眼睛且闭上嘴巴；疲劳状态下则为闭眼并张开嘴几秒钟时会触发警报器发出蜂鸣声。 注意： - 请确保房间光线充足。 - 模型未经过黑暗或非常暗的照明条件下的训练，因此在这种条件下可能无法正常工作。 - 使用有效的面部特征集可以获得更好的结果，并且我会上传改进后的代码版本。 参考文献：Manu, BN. Real-time drowsiness detection using facial feature monitoring. In 2016 International Conference on Information Technology Innovations (IIT), IEEE, 2016. PPT下载链接未提供，如有需要请直接联系作者。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
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    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • Cheque Detection 数据集 - 检查检测
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    Cheque Detection数据集专注于识别与定位文件中的支票区域。此资源为开发及训练支票自动处理系统提供了关键图像样本和标注信息。 P. Dansena, S. Bag 和 R. Pal 在 2017 年 12 月于印度加尔各答举行的第七届模式识别和机器智能国际会议上发表了论文《使用多层感知器区分手写银行支票中的笔墨水》。相关数据集包括 test.txt、train.txt，以及 Cheque Detection_datasets..txt 和 Cheque Detection_datasets..zip 文件。
     
  • 面部关键点检测的Kaggle数据集：facial_keypoint
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    面部关键点检测的Kaggle数据集：facial_keypoint提供了一个用于训练和测试面部特征识别模型的数据集合，包含大量标注的面部图像及其对应的68个关键点坐标。 面部关键点检测的Kaggle数据集用于facial_keypoint项目。首先清理数据，并将图像列分离为一个数组以读取RGB值。然后，将数据集分为X（输入）和Y（输出）两部分进行学习，其中测试比例占20%。最后，实现了一个具有三个卷积层和两个密集层的卷积神经网络模型，最终密集层作为输出。尚未实施Tensorboard来提高模型准确性和损失的表现。
     
  • MATLAB分时代码-vehicle detection: 车辆检测
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    本项目使用MATLAB开发，专注于车辆检测领域的实时图像处理。通过高效的算法实现对视频流中车辆目标的快速识别与跟踪，适用于智能交通系统和自动驾驶场景。 此文档提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。如果您希望在NIPS 2015论文中复制结果，请使用该代码。 本存储库还包括对MATLAB代码进行Python重新实现的内容，这些内容基于特定分支构建，并且与原始版本略有不同。特别是，此Python端口的测试速度比原版慢大约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，处理一张图像时需要220毫秒，而用VGG16则为200毫秒）。 尽管如此，该实现仍然提供了与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP，并且由于细微的实现差异，它无法与使用MATLAB代码训练得到的模型兼容。此外，此Python端口包括近似的联合训练方法，比交替优化（适用于VGG16的情况）快约1.5倍。 该工作最初在某个会议中描述并随后发布于NIPS 2015会议上。 这篇论文由任少卿、何开明、罗斯·吉尔希克和孙健（微软研究院）撰写。Python实现包含了Cornell大学的Sean Bell在其MSR实习期间编写的代码内容。 更多信息可以直接联系官方团队获取。
     
  • MATLAB数据融合代码-包：包裹
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    本资源提供了MATLAB环境下实现的数据融合算法代码集合，涵盖多种传感器信息融合技术，适用于科研与工程应用。 数据融合matlab代码源代码-FDCNet：通过通道注意机制的前端-后端融合扩张网络是论文“FDCNet：通过通道注意机制的前端-后端融合扩张网络”的实现。 1. 安装pytorch。 2. 克隆这个仓库。 3. 下载ShanghaiTech数据集： 4. 创建目录 `mkdir ROOT/data/original/shanghaitech/`。 5. 将“part_A_final”保存在 `ROOT/data/original/shanghaitech/` 目录下。 6. 将“part_B_final”也保存在同一目录下。 7. 进入 `cd ROOT/data_preparation/`，然后在matlab中运行 `create_gt_test_set_shtech.m` 以创建测试数据的地面真相文件。 8. 同样，在该路径下运行 `create_training_set_shtech.m` 来生成训练和验证集以及相应的地面真相文件。 进行训练时，请按照上述步骤1至6完成设置。