Vlfeat公司

Vlfeat:一个开放的可移植的计算机视觉算法库。VLFeat是一个开放的和便携式的计算机视觉算法库。它旨在促进计算机视觉科学家和学生的快速原型和可复制研究。它包括对常见构建块的严格实现,如特征检测器、特征提取器、(分层)k-means聚类、随机kd树匹配和超像素化。源代码和接口都有完整的文档。该库直接与计算机视觉研究的流行语言MATLAB集成。


zbMATH中的参考文献(参考文献44条)

显示第1到第20个结果,共44个。
按年份排序(引用)
  1. 阿拉夫金,亚历山大;Damek Damek Damek:通过方差减少进行修正的统计估计(2020年)
  2. 博伊德,扎卡里M。;波特,梅森。;Bertozzi,Andrea L.:随机块体模型是一种离散的表面张力(2020)
  3. Edgar Riba,Dmytro Mishkin,Daniel Ponsa,Ethan Rublee,Gary Bradski:Kornia:Pythorch的开源可区分计算机视觉库(2019)阿尔十四
  4. Farhan,Erez:弱局部特征的高精度匹配(2019)
  5. 伦克,卡雷尔;Andrea Vedaldi:通过测量图像表征的等变性和等效性来理解图像表征(2019)
  6. 马佳怡;赵吉;蒋俊军;周华兵;郭晓洁:保局匹配(2019)
  7. 塔里克,肱骨;亚洲萨姆林;Amjad,Usman:使用改进的自动快速移动分割去除雾霾(2019年)
  8. 特伦布雷,尼古拉斯;巴塞尔梅,西蒙;Ambrard,Pierre Olivier:岩芯集的决定性点过程(2019)
  9. 艾哈迈德,沙霍尔;Chang,Loong Fah:用于场景理解的平面均匀纹理的鲁棒检测和仿射校正(2018)
  10. 博伊德,扎卡里M。;贝伊,埃吉尔;泰雪成;Bertozzi,Andrea L.:使用总变差法简化模块化能源格局(2018年)
  11. Desolneux,A。;Leclaire,A.:来自类SIFT描述符的随机图像模型(2018)
  12. 克里文,尼古拉斯;伯里尔,安东尼;格里博瓦尔,雷米;佩雷斯,帕特里克:大规模学习混合模型的草图(2018)
  13. 刘崇文;尚兆伟;林波;唐元燕:一种用于图像分类和视频动作识别的语义树方法(2018)
  14. 麻瓜顿,斯蒂芬;戴、王周;桑穆特,克劳德;塔马多尼·内扎德(Tamaddoni Nezhad),阿里扎(Alireza);文静;周志华:从嘈杂图像中进行元解释学习(2018)
  15. 谢元;陶,大成;张文生;刘燕;张磊;瞿艳云:基于张量多秩极小化的聚类多视图自表示(2018)
  16. 阴,可;泰雪成:学习和聚类的一些变分模型的有效区域力(2018)
  17. 朱伟;王,宝;巴纳德,理查德;哈克,科里·D。;詹科,弗兰克;Osher,Stanley:低维流形模型的科学数据插值(2018)
  18. 博福诺斯,Petros T。;拉恩,山塔努;Mansour,Hassan:信号几何的表示与编码(2017)
  19. 特隆,罗伯托;Danilidis,Kostas:本质矩阵空间作为黎曼商流形(2017)
  20. de Amorim,Renato Cordeiro:基于特征加权的K均值算法调查(2016)