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VLFeat Bewertungen & Produktdetails

VLFeat ist eine Open-Source-Bibliothek, die beliebte Algorithmen der Computer Vision implementiert und sich auf Bildverständnis sowie die Extraktion und das Matching lokaler Merkmale spezialisiert. Sie umfasst Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, hierarchisches k-means, agglomerative Informationsengpässe, SLIC-Superpixel, Quick-Shift-Superpixel, groß angelegtes SVM-Training und viele andere. Sie ist in C geschrieben für Effizienz und Kompatibilität, mit Schnittstellen in MATLAB für Benutzerfreundlichkeit und ausführlicher Dokumentation. Sie unterstützt Windows, Mac OS X und Linux.

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Top-bewertete Alternativen

Roboflow

4.7/5

(111)

Microsoft Computer Vision API

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VLFeat-Bewertungen (2)

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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.

Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.

AB

Akram B.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

28.3.2024

"Fehlt Dokumentationstiefe"

3.5/5

Was gefällt dir am besten VLFeat?

Vlfeat ist so cool. Ein Computer-Vision-Forscher von VLFeat wird ein glücklicher Mensch sein. Es erweitert massiv die Auswahl an perfekt gestalteten Bausteinen für die Bilderkennung, wie SIFT und Fisher Vektoren. Diese können hier einfach genutzt und weiterentwickelt werden. Diese Open-Source-Bibliothek spart somit Zeit und Entwicklungsaufwand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? VLFeat?

Das Dokument selbst ist ordentlich geschrieben, aber die Dokumentation ist manchmal oberflächlich. Das Problem der Notwendigkeit von Flugzeugen im Wert von mehreren Millionen Dollar erregte Aufmerksamkeit, als das Space-Shuttle-Programm der NASA im Jahr 2011 beendet wurde. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? VLFeat Solving und wie profitieren Sie davon?

Es bietet eine gute Alternative zu den teuren kommerziellen Bibliotheken und die Tatsache ist, dass es vielfältige Funktionen für die Computer Vision hat, um Aufgaben schneller und einfacher zu machen. Daher verbringe ich weniger Zeit mit der Erstellung von Skripten, die nicht im Mittelpunkt meiner Forschung stehen, und mehr Zeit mit der Beantwortung meiner Fragen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GC

Verifizierter Benutzer in Computersoftware

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

23.7.2018

"Eine umfangreiche Computer-Vision-Bibliothek"

4.5/5

Was gefällt dir am besten VLFeat?

Viele gute Baselines für beliebte Computer-Vision-Techniken wie SIFT und HOG, zusammen mit einer guten SVM-Implementierung. Auch gute Dokumentation. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? VLFeat?

Unterstützt keine neueren Deep-Learning-Techniken (siehe jedoch Matconvnet). Erfordert Matlab zur Nutzung der High-Level-APIs (oder Octave, aber dies wird weniger gut unterstützt). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Empfehlungen an andere, die in Betracht ziehen VLFeat:

Gut für Baselines und Referenzimplementierungen beliebter Methoden der Computer Vision. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? VLFeat Solving und wie profitieren Sie davon?

Extrahieren von SIFT- und HOG-Features als Basislinie für die Objekterkennung. Dünne Plattenspline-Verzerrungen zur Datenaugmentation beim Training von neuronalen Netzwerken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.