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中心先验

于 2020-10-22 发布 文件大小:2772KB
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代码说明：

  显著性检测 中心先验,可以使用该代码实现图像的中心先验检测(saliency detection-center prior, which can use this code to estimate the location of salient object)

文件列表：

中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\BoostImage.m, 399 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\BoostMatrix.m, 2809 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\canny.m, 1724 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\castle.tif, 250807 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\ColorHarris.m, 1724 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\ColorStructureTensor.m, 1093 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\ColorStructureTensor2.m, 390 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\color_canny.m, 3139 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\color_gradient.m, 338 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\demo_color_canny.m, 2047 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\demo_color_harris.m, 2276 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\demo_quasi_invariant_edges.m, 2014 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\dilation33.m, 303 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\fill_border.m, 1112 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\flower.jpg, 11914 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\gDer.m, 974 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\getmaxpoints.m, 722 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\HSI_der.m, 1713 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\make_image.m, 102 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\O2RGB.m, 242 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\opponent_der.m, 1247 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\RGB2luminance.m, 103 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\RGB2O.m, 430 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\speelgoed.tif, 196991 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\spherical_der.m, 1887 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\star_sym_color.m, 3143 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures\visualize_corners.m, 327 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\demo.m, 4783 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\adjacency.m, 2101 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\AdjcProc.m, 659 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\colorspace.m, 13590 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\makeweights.m, 797 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\normalize.m, 2365 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\others\ReadDAT.m, 219 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\README.md, 1133 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\(1)_our.png, 10264 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\(20)_our.png, 11077 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\(436)_our.png, 10387 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\(469)_our.png, 5262 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\(56)_our.png, 7842 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\152_our.png, 12861 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps\25_our.png, 11874 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\SLICSuperpixelSegmentation.exe, 192512 , 2013-08-03
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(1).dat, 539200 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(1)_SLIC.bmp, 404454 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(20).dat, 500800 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(20)_SLIC.bmp, 376054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(436).dat, 480000 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(436)_SLIC.bmp, 360054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(469).dat, 427200 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(469)_SLIC.bmp, 320454 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(56).dat, 640000 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\(56)_SLIC.bmp, 480054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\152.dat, 480000 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\152_SLIC.bmp, 360054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\25.dat, 582400 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200\25_SLIC.bmp, 436854 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(1).bmp, 404454 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(1).jpg, 15156 , 2016-11-08
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(1).png, 131877 , 2017-03-01
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(20).bmp, 376054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(20).jpg, 14994 , 2016-11-08
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(436).bmp, 360054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(436).jpg, 12456 , 2016-11-08
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(469).bmp, 320454 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(469).jpg, 6609 , 2016-11-08
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(56).bmp, 480054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\(56).jpg, 13068 , 2016-11-08
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\152.bmp, 360054 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\152.png, 235867 , 2016-10-17
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\25.bmp, 436854 , 2017-04-09
中心先验\SPL_Saliency_Code\test\25.jpg, 13842 , 2007-06-13
中心先验\SPL_Saliency_Code\ColorFeatures, 0 , 2017-04-11
中心先验\SPL_Saliency_Code\others, 0 , 2017-04-11
中心先验\SPL_Saliency_Code\saliencymaps, 0 , 2017-04-11
中心先验\SPL_Saliency_Code\superpixels200, 0 , 2017-04-11
中心先验\SPL_Saliency_Code\test, 0 , 2017-04-11
中心先验\SPL_Saliency_Code, 0 , 2017-04-11
中心先验, 0 , 2017-04-11

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  • heavy overload forecasting based on RF
    针对使用传统分类器预测配变重过载会因为重过载样本率较低而带来的总正确率很高，重过载预测正确率却很低这一问题，将重抽样与随机森林理论引入分类模型中，构建重抽样-随机森林分类器对配变重过载进行预测。结果表明，新方法在预测配变日重过载类型、重过载开始与结束时间、重过载严重程度方面有较高的准确率。(For the problem of using the traditional classifier to predict the distribution of heavy overload, the total correct rate is high because of the low overload sample rate, and the accuracy of the heavy overload prediction is very low. The resampling and random forest theory are introduced into the classification model. In the construction, the re-sampling-random forest classifier is used to predict the heavy-duty overload. The results show that the new method has higher accuracy in predicting the type of daily variable overload, the start and end time of heavy overload, and the severity of heavy overload.)
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    可以把论文从英文翻译到中文，方便论文的阅读(Translate a English paper to Chinese.)
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    说明：  利用vibe算法实现前景检测，有需要的同学可以下载直接运行(get the vibe code,only for study and learning)
    2020-06-22 12:40:01下载
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