VLFeat
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VLFeat es una biblioteca de código abierto que implementa algoritmos populares de visión por computadora, especializándose en la comprensión de imágenes y la extracción y coincidencia de características locales. Incluye Vector de Fisher, VLAD, SIFT, MSER, k-means, k-means jerárquico, cuello de botella de información aglomerativa, superpíxeles SLIC, superpíxeles de cambio rápido, entrenamiento de SVM a gran escala, y muchos otros. Está escrita en C para eficiencia y compatibilidad, con interfaces en MATLAB para facilidad de uso, y documentación detallada en todo momento. Es compatible con Windows, Mac OS X y Linux.
MatConvNet es una caja de herramientas de MATLAB que implementa Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para aplicaciones de visión por computadora.
VLFeat Reseñas
Akram B.
Carece de profundidad en la documentación.
Usuario verificado en Software de Computadora
Una extensa biblioteca de visión por computadora
Acerca de
¿Qué es VLFeat?
VLFeat (Vision Lab Features Library) is an open-source library aimed at facilitating the implementation of common computer vision algorithms, including interest point detectors, feature extractors, and clustering algorithms. It is designed to be lightweight, efficient, and easy to use, providing tools that are deeply rooted in the academic and industrial research communities. The library supports a variety of programming environments, including C, MATLAB, and Python interfaces, making it accessible to a broad range of users from different backgrounds. VLFeat is especially popular for tasks such as image matching, object recognition, and texture analysis.
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