[机器学习] ISSCC2021-T12-Brain-Computer Interfaces.pdf

说明：Brain Computer Interfaces Fundamentals to Future Technologies
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[深度学习] 图像分割算法实战(深度学习).rar

说明：分享视频教程——图像分割算法实战(深度学习)，2020最新课程，完整版，提供源码和数据集，非常棒的一套课程，希望对大家学习深度学习有所帮助！
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[机器学习] nasa电池数据集mat格式B0025.mat

说明：nasab0025
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[机器学习] 基于Haar-like特征与Adaboost算法的前方车辆辨识技术研究.pdf

说明：针对智能车辆和安全驾驶辅助系统中车辆检测问题,提出一种基于类 Haar 特征和 AdaBoost 分类器并结合车辆灰度对 称性验证的前车检测方法。 使用积分图方法计算图像类 Haar 特征,并对提取的海量类 Haar 特征应用 AdaBoost 算法进行特征 选择及分类器训练,最后使用所选择的特征及分类器进行测试。 实验结果表明,该方法在阴天和晴天情况下检测率分别为 90. 86% 、91. 15% ,可以快速、有效地进行前车检测
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[机器学习] 基于灰度优化的车道线识别.pdf

说明：本文研究了现实路况复杂的车行道识别，较好的解决了当道路路面结构不均匀、光照变化、阴影遮挡以及其他车辆的存在使得道路图像变复杂时，车道线识别度低的问题。本文采用灰度均衡化增强图像；然后用阈值可变化的对称阈值分割法提取车道线信息，最后进行霍夫变换识别出车道线。
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[机器学习] 视频车辆分类与计数的模型与应用.pdf

说明：：由于受形态变化、光照变化、视觉碰撞和视觉模糊的影响，基于监控视频的车辆分类和计数一直都是待解 决的复杂问题。为了更好地解决这个问题，本文提出新的模型来更好的提取前景。详细来讲，在初次前景提取中， 建立模型判断是否存在车辆碰撞，对存在碰撞的车辆通过灰度空间双阀值和 ＹＣｂＣｒ 图像空间处理后，对前景进行 更准确的再提取。并在此基础上针对碰撞车辆，定义间隙特征向量将车辆分割问题转换为寻找分割点的优化问 题，从而给出高效的车辆分割算法，对发生碰撞的车辆进行准确分割。之后利用神经网络对车辆分类
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[机器学习] 基于视频图像处理的车辆检测与跟踪算法研究.pdf

说明：针对运动车辆区域内的阴影消除问题，本文基于灰度图像，提出一种基 于改进的自动标记与OSTU双阈值灰度增强算法相结合的车辆阴影去除方法。该方 法首先通过像素点压缩和释放的方式对自动标记算法进行改进；其次，对OSTU双 阈值图像分割后的分割区域进行不同程度的灰度增强；最后，使用背景差分算法 进行阴影消除，最终获得不含阴影的车辆。该方法与常用的几种阴影消除算法相 比，阴影消除效果较好
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[机器学习] finaltest.txt

说明：国科大编译高级教程期末考试考点和经验
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[机器学习] tyd机器学习.zip

说明：tyd机器学习.zip
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[深度学习] SiamFC++.pdf

说明：AAAI2020论文SiamFC++
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[深度学习] hourglass加速.rar

说明：用HLS实现FPGA加速StackedHourglass网络实现人体关键点识别，最终测试速度比板载CPU速度快300倍左右。代码包含HLS实现（C++）、网络搭建（python）以及生成好的IP核。测试平台为Ultra 96。
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[深度学习] deepstream_yolov5_sources.zip

说明：详见https://zhangzhe.blog.csdn.net/article/details/115127428 包含labels.txt、yolov5s.wts、libmyplugins.so、yolov5s.engine
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