cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector（和识别器）。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env： $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下： 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本（1_sample_loader.py） Svhn 以 m

阈值分割源码matlab ＃主导集库 优势集库（DSLib）是实现优势集（DS）聚类方法的开源Matlab库。 DS是一种基于图的聚类技术，其基础是进化博弈论，该理论开始引起计算机科学界的极大兴趣。 它最初是在（Dominant Sets and Pairwise Clustering，M.Pavan＆M.Pelillo，PAMI 2007）中引入的，由于其与博弈论的对偶性，它不仅在与聚类问题有关的许多方面都得到了探索。 例如，在匹配，分割，分类，生物医学成像和网络分析中的应用在使用原始方法的文献中很常见。 在这个软件包中，我们不仅提出了原始的实现，而且还提出了基于原始核心的，来自不同研究人员的方法和黑客的尽可能多的，尽可能全面的集合。 该软件包实现了以下论文，计划在不久的将来包括更多内容： [1] M. Pavan和M. Pelillo。 支配集和成对聚类。 PAMI 2007 如果您使用感染免疫动力学（dynType = 1），请引用以下工作： [2] S. Rota Bulo和IM Bomze。 感染和免疫：一类新的进化博弈动力学。 游戏与经济行为，第一卷。 71页，第193-2

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