基于深度置信网络 Otsu混合模型的自动云检测算法

基于opencv3.4以上版本，VS新建工程配置好opencv，修改代码中路径为自己的路径即可

基于深度神经网络的交通灯检测算法研究与实现，张逸凡，傅慧源，交通灯检测技术是自动驾驶系统的重要组成部分，但是传统方法的交通灯检测技术存在准确率低，算法速度慢等弊端。基于深度神经网络

由于现有的基于深度神经网络的显著性对象检测算法忽视了对象的结构信息，使得显著性图不能完整地覆盖整个对象区域，导致检测的准确率下降。针对此问题，提出一种结构感知的深度显著性对象检测算法。该算法基于一种多

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是一个非常好的基于adaboost的算法的人脸检测代码可以用来做基于adaboost的人脸检测

针对行人检测算法中存在特征鲁棒性差及分类器拟合非线性数据能力弱等问题,提出一种基于纹理特征和深度学习分类算法的行人检测方法.提出一种改进的GSRLBP纹理特征提取算法,提取行人图像的局部纹理特征,通过

直线检测一直是计算机视觉领域的重要任务，而sold2直线检测算法凭借其独特的特性备受瞩目。研究人员通过将深度学习技术应用于sold2算法，取得了令人瞩目的成果。新的模型结合了深度神经网络的优势，通过学

vblast系统里，接收端的基于信道矩阵的qr分解的迫零算法的matlab实现。

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