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MobileNetV2-master

于 2021-04-23 发布

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代码说明：

说明：实现图像分类，可完成对图像的多分类问题，效果较好(Realize image classification, can complete the multi-classification of images, the effect is better)

文件列表：

MobileNetV2-master, 0 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\.gitignore, 1157 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\LICENSE, 1062 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\README.md, 2536 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\data, 0 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\data\convert.py, 932 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\images, 0 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\images\MobileNetv2.png, 1124602 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\images\net.jpg, 33976 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\images\stru.jpg, 71631 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\mobilenet_v2.py, 6066 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\model, 0 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\model\hist.csv, 25576 , 2019-05-25
MobileNetV2-master\train.py, 4679 , 2019-05-25

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说明：基于模糊C均值的快速点云的聚类分析代码，可用于模糊聚类(Clustering analysis code of fast point cloud based on fuzzy c-means can be used for fuzzy clustering)

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通过直线拟合进行钻石角度的测量，包括二值化，边缘检测，直线拟合最后进行数学算法进行角度测量(Measurement of Diamond Angle by Linear Fitting)

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说明：在图像恢复技术中，总变分最小化是一种以保存图像细节为目标的规整化复原方法。本算法基于总变分最小化的思想，采取交替最小化的精确迭代策略来对图像和点扩展函数同时进行恢复。实验表明，该算法在噪声水平较高的情况下仍能对图像进行稳健的恢复。(Total variation image restoration techniques is a goal to save the image detail regularization recovery method. Algorithm based on total variation minimization thinking, take the alternating minimization accurate iteration strategy to simultaneously restore the image and point spread function. The experiments show that the algorithm in the case of high noise levels can still robust recovery image.)

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Edge-detection
编程实现LoG或Sobel算子，并利用该算子提取给定图像中的边缘；全局最优阀值和自适应阀值分割的工作原理，编程实现阀值分割算法。 (Programming LoG or Sobel operator, and using the edge of the operator to extract a given image global optimal threshold and adaptive threshold segmentation of the working principle of programming to achieve a threshold segmentation algorithm.)

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图像倒频谱生成并分析，可以用于运动模糊图像的PSF参数估计(Cepstrum image generation and analysis, can be used for motion-blurred image PSF parameter estimation)

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