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Matlab特征点代码-LearningWithoutForgetting: ECCV2016的相关资源库

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简介：
本资源库提供基于ECCV 2016论文Learning Without Forgetting的Matlab实现代码，专注于特征点检测与描述，支持持续学习和新旧数据融合。 MATLAB特征点代码由伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校及其创建的项目开发而成。此存储库使用MatConvNet实现；对于PyTorch版本，请参考同事Arun Mallya的相关工作，若决定采用他的代码，则需引用两篇相关论文。 “永不忘记的学习”旨在向现有的卷积神经网络添加新功能（即新任务），这些新增的功能与原有功能共享表示，并允许对共享的表示进行调整以适应新的和旧的任务。这种方法仅需要针对新任务完全微调，相较于广泛使用的方法，在实践中表现出更优的效果；同时在特定情况下也优于特征提取方法。 此软件旨在重现我们的研究方法。我们采用MatConvNet库支持相关工作。 **用法说明：** 该代码已在Linux（64位Arch Linux 4.4.5-1-ARCH）系统上进行了测试，确保兼容性与性能表现。 **先决条件：** - MATLAB (已验证适用于R2015b版本) - MatConvNet v1.0-beta13 为了支持GPU加速，请使用TITAN X和CUDA 7.5。请根据MatConvNet的安装指南进行编译配置，下载所需数据集并放置在指定位置以供实验使用。 以上信息提供了关于该代码库的基本介绍、应用场景以及如何设置环境来运行它的指导说明。

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  • Matlab特征点代码-LearningWithoutForgetting: ECCV2016的相关资源库
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    本资源库提供基于ECCV 2016论文Learning Without Forgetting的Matlab实现代码，专注于特征点检测与描述，支持持续学习和新旧数据融合。 MATLAB特征点代码由伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校及其创建的项目开发而成。此存储库使用MatConvNet实现；对于PyTorch版本，请参考同事Arun Mallya的相关工作，若决定采用他的代码，则需引用两篇相关论文。 “永不忘记的学习”旨在向现有的卷积神经网络添加新功能（即新任务），这些新增的功能与原有功能共享表示，并允许对共享的表示进行调整以适应新的和旧的任务。这种方法仅需要针对新任务完全微调，相较于广泛使用的方法，在实践中表现出更优的效果；同时在特定情况下也优于特征提取方法。 此软件旨在重现我们的研究方法。我们采用MatConvNet库支持相关工作。 **用法说明：** 该代码已在Linux（64位Arch Linux 4.4.5-1-ARCH）系统上进行了测试，确保兼容性与性能表现。 **先决条件：** - MATLAB (已验证适用于R2015b版本) - MatConvNet v1.0-beta13 为了支持GPU加速，请使用TITAN X和CUDA 7.5。请根据MatConvNet的安装指南进行编译配置，下载所需数据集并放置在指定位置以供实验使用。 以上信息提供了关于该代码库的基本介绍、应用场景以及如何设置环境来运行它的指导说明。
     
  • FSIM - 特征相似度的MATLAB代码
    优质
    FSIM是一款基于MATLAB开发的工具包，用于计算图像之间的特征相似度。它提供了多种算法来量化视觉信息的内容和结构相似性，适用于图像处理与分析领域。 MATLAB代码用于评估图像质量的标准之一是FSIM（Full-Reference Structural Similarity Index for Image Quality Assessment）。这一方法通过比较原始图像与处理后的图像之间的结构相似性来评价图像的质量。FSIM考虑了边缘方向信息，能够更准确地反映人类视觉系统对图像的感知效果。
     
  • C3D视频特征提取的相关资源附件
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    本资料包包含了用于C3D（Convolutional 3D）网络模型训练和测试所需的视频特征提取代码、预处理工具及相关数据集。适合进行动作识别研究者使用。 C3D视频特征提取-附件资源
     
  • 经典的SIFT特征点提取MATLAB代码
    优质
    这段经典MATLAB代码实现的是SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于图像处理和计算机视觉领域中关键点检测与描述。它提供了一个强大的工具来匹配不同视角、光照条件下的图像内容。 MATLAB源码用于SIFT图像拼接特征点匹配。这段文字描述了使用MATLAB编写的一种程序代码，该代码能够执行基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）的图像拼接过程中关键特征点之间的精确匹配操作。
     
  • 地震相关的MATLAB代码或资源(rmseed)
    优质
    rmseed提供了一系列关于地震研究的MATLAB工具和资源，包括地震数据处理、分析及可视化等功能，助力科研人员深入探究地震学相关问题。 在地震学研究中，读取SEED格式的MATLAB程序是一个常见的任务。这类程序通常用于处理从地震台站收集的数据，并将其转换为可用于进一步分析的形式。SEED（Standard for the Exchange of Earthquake Data）是一种广泛使用的标准文件格式，能够存储来自不同传感器的时间序列数据以及相关的元数据信息。 编写或读取这些MATLAB脚本时，研究者需要熟悉该领域的特定术语和实践方法。例如，在处理地震波形记录的过程中，可能需要用到信号滤波、频谱分析等技术来提取有用的信息或者去除噪声干扰。此外，还需要掌握如何从SEED文件中正确地检索和解析数据。 总之，对于从事相关工作的研究人员来说，能够有效地使用MATLAB读取并操作基于SEED格式的数据是一个重要的技能。
     
  • MATLAB纹理特征提取的源代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的完整纹理特征提取源代码，适用于图像处理与计算机视觉领域研究者和工程师。 这段文字描述了纹理特征提取的过程：首先计算共生矩阵；然后对生成的共生矩阵进行归一化处理；接着基于该矩阵来计算能量、熵、惯性矩以及相关这四个纹理参数；最后，求取这些参数（即能量、熵、惯性矩和相关）的均值与标准差作为最终的8维纹理特征。
     
  • Matlab中的PCA特征提取源代码
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    本资源提供了一段用于在Matlab环境中执行主成分分析（PCA）以进行特征提取的源代码。该代码能够有效简化数据集维度并突出关键变量，在模式识别和数据压缩等领域广泛应用。 输入数据矩阵后，可以使用该代码提取特征主元并实现降维。
     
  • MATLAB实验源代码-特征选择：简易的特征选择代码实现
    优质
    本资源提供了一个简单的MATLAB脚本，用于演示如何进行基本的特征选择过程。适用于初学者理解和应用机器学习中的特征选择技术。 这是一个简单的特征选择代码实现项目，使用MATLAB进行实验。该项目会逐步追加不同的特征选择方法。数据读取采用的是libsvm中的libsvmream工具。试验用的数据存储在Data文件夹中，而MATLAB文件夹则包含了已安装mex的libsvm包。MI文件夹内包含用于计算互信息量的源代码，Cmethod文件夹则是各种特征选择方法的集合，会陆续更新不同的实现方式。目前计划采用的方法包括mRMR、reliefF和SVM_REF等。不过作者表示该项目已经停止进一步开发了，认为没有继续下去的意义。