openARTmini数字识别加寻迹融合代码，数字识别准确率高达98.7%，nncu模型训练，附有训练集，模型训练教程，操作简单

DS的证据理论实践代码，实现对目标识别的多帧序列图像融合。

刃边法代码matlab 用于语义边缘检测（DFF）的动态特征融合 胡媛，陈云鹏，李翔和冯家石 影片示范 我们已经在和上发布了DFF的演示视频。 介绍 该存储库包含使用Pytorch 1.0进行DFF的整个管道（包括数据预处理，培训，测试，可视化，评估和演示生成等）。 我们提出了一种新颖的动态特征融合策略，用于语义边缘检测。 这是通过建议的权重学习器来实现的，该权重学习器以特定输入为条件，针对特征图的每个位置推断多级特征上的适当融合权重。 我们表明，具有新颖动态特征融合的模型优于固定权重融合，而且还具有朴素的位置不变权重融合方法，并且在基准Cityscapes和SBD上达到了最新的技术水平。 有关更多详细信息，请参阅本文。 我们还在此存储库中复制了CASENet，并且实际上实现了比原始CASENet更高的准确性。 安装 检查安装说明。 用法 1.预处理 Cityscapes Data ：在这一部分中，我们假设您位于目录$DFF_ROOT/data/cityscapes-preprocess/ 。 请注意，在此存储库中，所有Cityscapes管道都仅对实例敏感。 （1）将文件gtFine

2021电赛F题，巡线和数字识别的融合代码，标记4000张左右数据集，使用神经网络模型，cuda训练，通过一个串口传输数据，巡线可以识别十字，黑白色块，红色实线，数字识别准确率可达98.7%

pcnn图像融合代码matlab 脉冲耦合神经网络 PCNN_large_arrange此工具箱包含Matlab文件，这些文件实现了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像融合算法。 您可以从以下网站下载此代码：如果使用该代码，请引用以下论文之一。 小波，中国厦门大学，2008年8月。 PCNN_ori.m / pcnn.py书中原始pcnn算法的实现：“使用脉冲耦合神经网络进行图像处理：Python中的应用（第3版）”

数据融合matlab代码模型数据融合 DALEC模型和模型数据融合代码用于生成“通过并置观测和数据同化获得的典型中国森林参考碳循环数据集”的同化数据。 用fortan编写的DALEC模型（常绿和落叶版本）由Williams Mathew教授（）首次在REFLEX项目主持人中发布。 参考文献：Fox，A，M Williams，AD理查森，D Cameron，JH Gove，T Quaife，D Ricciuto，M Reichstein，E Tomelleri，C Trudinger，MT van Wijk（2009）REFLEX项目：比较该算法的不同算法和实现利用涡度协方差数据反演陆地生态系统模型，《农业和森林气象学》 149，1597–1615年。 MCMC和似然函数的主程序是根据John Zobitz（）的代码进行修改的。该代码要求使用Matlab版本2014a或更高版本。 参考文献：Zobitz JM，Desai AR，Moore DJP，Chadwick MA。使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）与生态模型进行数据同化的入门。 Oecologia，2011，167（3）：599-

数据融合matlab代码KFNN大师 基于卡尔曼滤波的多神经网络融合代码 整个系统由两部分组成：神经网络的噪声估计和基于kfnn的多神经网络的融合。 数据集 神经网络的噪声估计和融合性能评价。 应用./ImageNet/val.py处理ImageNet并将数据组织为以下结构。 /ImageNet /val /n01440764 images /n01443537 images /train /test ImagNet中的预训练模型 借助中提供的开放式预训练模型，我们使用了16种经典的预训练模型作为基准，包括NASNetlarge，AlexNet，DenseNet121，ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，VGG11，VGG11_bn，VGG13，VGG13_bn，VGG16，VGG16_bn，VGG19， VGG19_bn 。 我们分别评估了它们在ImageNet上的性能。 我们按照，完成了预训练模型的下载和应用。 验证集的准确性（单个模型） 在我们的机器上，下表显示了预训练模型的验证准确性。 预训练模型 帐户@ 1 NASNe

这是我们做的数据融合项目相关程序及资料，当时费了我们好大的劲啊，挺有用的

常用的IHS,PCA 加权图像融合三种算法，Matlab源代码

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