<project name="general/cvp_proc" path="BP-CODE/cvp_proc" revision="5cb39d65b9a94a4c17a7a7d33518a241249ff305" upstream="SXR2130P.LA.1.2"/>

时间: 2023-11-05 22:44:19 浏览: 139
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深度学习三维重建 CVP-MVSNet-CVPR-2020（源码、原文、译文）

这是一个 XML 格式的代码仓库元数据，其中包含了项目名称、路径、版本号等信息。它描述了一个名为 "cvp_proc" 的项目，路径为 "BP-CODE/cvp_proc"，版本号为 "5cb39d65b9a94a4c17a7a7d33518a241249ff305"，同时还指定了一个上游版本为 "SXR2130P.LA.1.2"。这些信息可以帮助开发人员定位和管理代码库中的文件和版本。
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SiameseNetwork（应用篇5）：孪生网络用于跟踪CVP

comment：利用孪生网络的匹配能力进行跟踪，这种思想不难想到。跟踪的很大的一个分支就是基于目标检测（匹配）的跟踪。在以后相当长的一段时间里，基于孪生网络的跟踪方案并解决长时间（long-term）问题一定是跟踪...

function [trainedModel, rslt, sp] = plsdaKFolds(x, y,... ncomp,preprocess_methods, opts0, folds, x_test, y_test) N = size(y, 1); if isempty(preprocess_methods) preprocess_methods = preprocess('default','autoscale'); end [x_pp, sp] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x); x_test_pp = preprocess('apply', sp, x_test); y_logical = class2logical(y); class_cnts = size(y_logical,2); % Perform cross-validation KFolds = folds; cvp = cvpartition(size(y, 1), 'KFold', KFolds); % Initialize the predictions to the proper sizes % validationPredictions = zeros(N,ncomp); cal_preds = nan(ncomp, N); cal_trues = nan(ncomp, N); cal_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); val_preds = nan(ncomp, N); val_trues = nan(ncomp, N); val_probs = nan(ncomp, N, class_cnts); % format = 'Fold: %d comp: %d;\n'; for fold = 1:KFolds x_cal = x(cvp.training(fold), :, :); y_cal = y(cvp.training(fold), :); [x_cal_pp, sp_cal] = preprocess('calibrate', preprocess_methods, x_cal); x_val = x(cvp.test(fold), :); x_val_pp = preprocess('apply', sp_cal, x_val); y_val = y(cvp.test(fold), :); % Train a regression model % This code specifies all the model options and trains the model. for i = 1:ncomp % fprintf(format,fold,i); %disp(tab); fprintf('-') mdl_cal = plsda(x_cal_pp, y_cal, i, opts0); mdl = plsda(x_cal_pp,[], i,mdl_cal, opts0); y_cal_pred = mdl.classification.mostprobable; cal_preds(i, cvp.training(fold)) = y_cal_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); cal_probs(i, cvp.training(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; cal_trues(i, cvp.training(fold)) = y_cal; mdl = plsda(x_val_pp,[],i,mdl_cal, opts0); y_val_pred = mdl.classification.mostprobable; val_preds(i, cvp.test(fold)) = y_val_pred; s = size(mdl.classification.probability, 2); val_probs(i, cvp.test(fold), 1:s) = mdl.classification.probability; val_trues(i, cvp.test(fold)) = y_val; end end

这段代码实现了 PLS-DA（Partial Least Squares Discriminant Analysis）交叉验证。它将输入数据分为训练集和测试集，对每个折叠的数据分别进行 PLS-DA 模型拟合和预测，最终得到每个组合（折叠和主成分数）的预测...

cvp = cvpartition(data.Category,'Holdout',0.2); dataTrain = data(training(cvp),:); dataValidation = data(test(cvp),:);

这段代码是用来将数据集按照一定...然后，training(cvp)和test(cvp)分别返回分好的训练集和验证集所对应的索引，然后用这些索引从原始数据中提取出对应的数据，得到了训练集dataTrain和验证集dataValidation。

解释以下代码cvp = cvpartition(data.Category,'Holdout',0.2); dataTrain = data(training(cvp),:); dataValidation = data(test(cvp),:);

5. data(training(cvp),:)表示根据cvpartition对象选取训练集的样本，其中training(cvp)中包含了训练集的样本序号，冒号表示选取所有列的数据。 6. data(test(cvp),:)表示根据cvpartition对象选取测试集的样本，...

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HL-RF（iHL-RF）方法matlab

cvp = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3); idxTrain = training(cvp); idxTest = test(cvp); % 训练模型 Mdl = fitctree(X(idxTrain,:),Y(idxTrain)); % 预测测试集 YTest = Y(idxTest); YPred = predict(Mdl,X...

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binary_image_2d[image <= threshold_2d[0], :] = 0 binary_image_2d[image > threshold_2d[0], :] = 255 # 显示和保存结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('1D Otsu Binary', binary_image_1d) ...

matlab predict函数代码

mdl = fitcknn(XTrain,YTrain,'NumNeighbors',5); % 预测 YPred = predict(mdl,XTest); % 计算准确率 accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest); disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]); 在这个示例中...

如何利用Python编程实现图像的Otsu一维和二维阈值分割？请提供具体的代码实现。

if p1 <= 0.5: continue p0 = 1 - p1 q1 = np.sum(hist_norm[:i+1] * np.arange(i+1)) q0 = np.sum((hist_norm[i+1:] * np.arange(256-i-1) * p1)) b = q1 / p1 - (q0 / p0 + (i+1)) / 2 if b >= 0: return ...

cvpartition matlab代码

cvp = cvpartition(classes, 'HoldOut', holdout_ratio); % holdout_ratio是你希望保留的验证比例，如0.2表示20% % 划分数据 trainInds = training(cvp); testInds = test(cvp); % 分配数据到训练集和测试集 train...

matlab的fitcsvm函数示例代码

cvp = cvpartition(Y,'Holdout',0.2); Xtrain = X(cvp.training,:); Ytrain = Y(cvp.training,:); Xtest = X(cvp.test,:); Ytest = Y(cvp.test,:); % 训练支持向量机模型 svm = fitcsvm(Xtrain,Ytrain); % 预测...

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cvp = cvpartition(Y,'holdout',0.2); %划分数据集 Xtrain = X(cvp.training,:); Ytrain = Y(cvp.training,:); Xtest = X(cvp.test,:); Ytest = Y(cvp.test,:); 接下来，你可以使用TreeBagger函数来训练随机...

用matlab写一个SVM人脸识别，包含GUI，要完整代码，数据集为person1和person2的文件夹，里面有img1、img2........

dataFolder = 'path_to_your_data'; % 替换为实际路径 personFolders = {'person1', 'person2'}; imageDatastores = imageDatastore(fullfile(dataFolder, personFolders), ... 'IncludeSubfolders', true, '...

然后用matlab实现自然语言处理（NLP

cvp = cvpartition(labels,'HoldOut',0.2); trainingIdx = training(cvp); testingIdx = test(cvp); % 训练一个朴素贝叶斯分类器 naiveBayesModel = fitcecoc(bag(trainingIdx), labels(trainingIdx)); % 预测测试...

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cvp = cvpartition(labels.Spam,'holdout',0.3); % 70% 训练集，30% 测试集 dataTrain = textData(cvp.training,:); dataTest = textData(cvp.test,:); labelsTrain = labels(cvp.training,:); labelsTest = labels...

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