[其它] 基于视觉的车辆检测转移学习算法

说明：针对采用大样本离线训练的车辆识别分类器在新场景中性能显着下降的问题，提出了一种具有样本自标注能力的车辆识别迁移学习算法，并采用概率神经网络（概率神经网络，PNN）进行分类器训练。首先，提出一种基于多细节先验信息的样本标注策略，融合复杂度，垂直平面和相对速度等先验信息实现新样本的自动标注；然后，充分利用PNN训练速度快而增加新样本时只需分类器进行局部更新的特点，将其更新到分类器训练模型中，取代传统机器学习算法中的Adaboost分类器。实验结果表明：该算法在新场景下的新样本标注准确率高达99.76
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[其它] cis174-源码

说明：cis174
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[其它] AdactinCucumber-源码

说明：AdactinCucumber
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[其它] Quantox-php:Quantot PHP后端实习的测试-源码

说明：Quantox-php Quantot PHP后端实习的测试
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[其它] MCBS_problem1:MCBS_problem1-源码

说明：复杂生物系统的建模 问题1：使用ggplot2的热图
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[其它] media-monitoring-service:媒体监控服务-源码

说明：媒体监控服务 只需观看新闻广播中对您很重要的单个故事即可。 描述 解析所有故事，并通过电子邮件发送它们。 在文本中查找关键字并将其突出显示。 这样，您就不必每天观看所有内容并节省时间。 安装 将settings_default.py重命名为settings.py并编辑凭据。 用法 在命令行上调用此命令： ./monitor.py 执照
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[其它] AdventOfCode2020-源码

说明：代码的出现 -2020：C＃
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[其它] intro-redux-study-group-源码

说明：Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希
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[其它] bikroy-clone:使用React，Redux，Firebase的Bikroy.com副本-源码

说明：运行项目：下载repo>在repo目录中运行'npm install'运行'npm start' 使用和模板通过引导了该项目。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑
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[其它] UAS-FIC-LP-源码

说明：锡那罗亚自治大学 信息科学学院 信息许可 Lenguajes deProgramación
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[其它] 基于几何和粗深度信息的车辆候选者生成

说明：基于单目视觉的车辆识别通常分为至少一部分车辆生成（CG）和名义车辆验证（CV）两个步骤。传统的CG步骤经常采用遍历的方法，获得的少量车辆窗口数量庞大，增加了后续的CV阶段本文提出一种基于几何和深度信息的CG方法，在不丢失有效车辆区域的高度下大大减少了体积的车辆的数量。该方法首先将图像以超高精度形式进行分块，同时利用预先训练的Adaboost分类器获取超分辨率图像的几何信息和粗糙深度信息。然后利用车辆在世界坐标系下的垂直度，位置和尺寸等先验知识，采用与传统算法的比较结果表明，本方法以检测率的微小降
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[其它] Homework1-源码

说明：作业1
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