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MATLAB程序用于计算像素分类的准确率。

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简介：
对计算硬件测试结果的准确率、漏报率、误报率以及分类器精度进行评估，需要原始图像数据，并结合人工标注的图像以及硬件检测输出文件。为了便于管理，将这些图像分属三个独立的文件夹：“original”文件夹用于存放原始图片，“manual”文件夹用于存放经过人工标记的图片，而“out”文件夹则存储了硬件检测系统产生的输出图片。在创建这些文件夹时，务必根据程序中定义的相应文件路径进行调整，然后直接运行程序以获得最终的准确率、漏报率、误报率和分类器准确率结果，这些结果是基于所选文件夹下所有图像进行的统计分析。

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  • 基于MATLAB的像素分类准确性计算程序
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    本程序利用MATLAB开发，旨在评估图像处理中像素分类任务的准确性。通过对比实际分类结果与预期目标，提供量化分析以优化算法性能。 为了计算硬件测试结果的正确率、漏警率、虚警率以及分类器准确率，需要准备三组图片：原始图片、人工标记图片和硬件检测输出文件。请将这三类图片分别放置在三个不同的文件夹中： - 文件夹 original 用于存放原始图片； - 文件夹 manual 放置人工标记的图片； - 文件夹 out 存放由硬件检测生成的输出图像。 请注意，上述每个文件夹中的图片名称必须完全一致。创建这些文件夹时，请根据实际路径在程序中修改相应的文件路径设置。运行程序后即可获得正确率、漏警率、虚警率和分类器准确性的结果统计，所有计算基于各文件夹内全部图片的数据进行汇总。
     
  • 精准调用曲线：适用于计算与可视化的Matlab代码：涵盖分类、AUPR及准确率等指标
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    本项目提供一系列用于评估和可视化机器学习模型性能的MATLAB代码，重点在于精准调用曲线，支持分类任务，并涵盖AUPR及准确性等多种评价指标。 精确调用曲线：用于计算和可视化的Matlab代码，包括分类的精确调用曲线、AUPR（面积下精准率召回率曲线）以及准确性指标等。
     
  • 用于计算图像空间频率的MATLAB程序（SF.m）
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    SF.m是一款在MATLAB环境下运行的程序，专门设计用来高效准确地计算图像的空间频率特性。该工具为研究人员及工程师提供了一个强大的分析平台，适用于各种视觉数据处理与研究项目中。 可以计算图像的行与列的空间频率以及总频率。
     
  • 基于MATLAB的RAISR算法用于MRI图像的快速准确超分辨率重建-均方误差计算代码
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    本研究利用MATLAB实现RAISR算法以加速医学MRI图像的超分辨率处理，并提出了一种评估重构效果的均方误差计算方法。 在Matlab中实现用于磁共振（MR）图像的快速准确图像超分辨率（RAISR）。该代码基于以下参考文献： Romano, Yaniv, John Isidoro 和 Peyman Milanfar 的 RAISR: 快速准确的图像超分辨率，发表于IEEE Transactions on Computational Imaging 3.1 (2017): 110-125。 项目的目标是将RAISR技术应用于磁共振（MR）图像领域。代码结构包括： - 培训脚本：用于训练哈希表。 - 训练过程中的计算角度、强度和相干性。 - 测试脚本：用于测试模型的性能。 - RMSE函数：自实现的均方根误差（RMSE）功能。 由于保密原因，上传的培训数据无法公开。有兴趣的研究者可以使用自己的灰度图像进行实验。目前代码仅支持*.mat文件格式的数据输入。
     
  • 鸟类图像数据集、识别程序及说明（准确率达82%）
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    本资料包含一个专门用于鸟类图像识别的数据集及相关程序，具备高效率与准确性，识别率可达82%，适用于科研和教育领域。 本资源提供了一个用于鸟类识别的图像数据集以及一个详细的鸟类识别程序，旨在支持深度学习与计算机视觉的研究与教学。该程序涵盖了从数据准备到模型测试的所有步骤：包括通过ImageDataGenerator进行图像增强以提高泛化能力、构建多层卷积神经网络（CNN）实现分类任务、训练和评估模型性能，并可视化结果及预测效果。 在训练过程中，本资源持续监控验证集上的表现并保存最佳模型。最终阶段则涉及加载已训练的模型来进行实际测试与预测，展示其应用潜力。此外，报告中还提供了关于准确率和损失值的变化曲线图以及对模型泛化能力不足之处的具体分析，并指出过拟合问题的存在。 此资源特别适合那些希望深入了解并实践深度学习及图像识别技术的学生与研究者使用。
     
  • 基于 ResNet18 和 SENet 的 Cifar10 分类模型训练准确率达到 95.66%，测试准确率为 90.77%
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    本研究利用ResNet18和SENet架构对Cifar10数据集进行分类，通过优化网络结构实现高达95.66%的训练精度与90.77%的测试精度，展现了模型在小图像识别上的高效性。 使用TensorFlow2结合ResNet18与SENet架构实现了CIFAR-10数据集的分类任务，在训练阶段达到了95.66%的准确率，并在测试阶段取得了90.77%的准确率。
     
  • MATLAB中计算图像像素邻域方差的程序
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    本程序利用MATLAB编写，旨在高效地计算图像中每个像素点与其邻近区域的灰度值方差，以此来突出图像中的细节和边缘特征。适合于图像处理与分析领域研究者使用。 通过使用矩阵移位相加与相减的方法，可以避免多层for循环的使用，从而显著提高程序运行速度。此外，这种方法还允许灵活调整4邻域和8邻域的权值设置。
     
  • 聚类效果评估：计算准确率与兰德指数-MATLAB开发
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    本项目旨在利用MATLAB实现对聚类算法的效果评估，主要包括计算聚类结果的准确率和使用兰德指数进行比较分析。通过该工具，用户能够更好地理解不同聚类方法的表现，并优化其数据分类策略。 测量聚类结果的准确度百分比和兰德指数要求类别数量必须与集群输出的数量相匹配。Acc表示聚类结果的准确性，rand_index是用于衡量聚类结果一致性的兰德指数。match是一个2xk矩阵，代表目标索引和聚类结果的最佳匹配情况。输入T为1xn的目标索引向量，idx为1xn的聚类结果矩阵。 先前的操作如下： X=[randn(200,2); randn(200,2)+6; [randn(200,1)+12, randn(200,1)]]; T=[ones(200,1); ones(200,1).*2; ones(200,1).*3]; idx=kmeans(X, 3,emptyaction,singleton, Replicates,5); [Acc，rand_index，match] = AccMeasure(T,idx)
     
  • MATLAB代码用于精确率/召回率、ROC、准确率和F值测量
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    本MATLAB工具包提供计算模型性能评估指标的函数，包括精确率/召回率曲线、ROC曲线、准确性及F值，适用于各类分类算法的测试与比较。 Matlab代码用于计算和可视化分类中的混淆矩阵、精确率/召回率、ROC曲线、准确率、F值等指标。
     
  • 基于C++的KNN分类算法实现及十次十倍交叉验证准确率计算
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了经典的KNN分类算法，并通过严格的十次十倍交叉验证来评估模型性能，确保结果准确性。 关于KNN分类算法的C++实现，通过交叉验证在公共数据集上测试其准确率。希望这段代码对大家有所帮助，如果发现程序中的问题，请留言交流，共同进步。