VLFeat
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VLFeat est une bibliothèque open source qui implémente des algorithmes de vision par ordinateur populaires spécialisés dans la compréhension d'images et l'extraction et la correspondance de caractéristiques locales, elle inclut Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, k-means hiérarchique, goulot d'étranglement d'information agglomératif, superpixels SLIC, superpixels quick shift, formation de SVM à grande échelle, et bien d'autres. Elle est écrite en C pour l'efficacité et la compatibilité, avec des interfaces en MATLAB pour faciliter l'utilisation, et une documentation détaillée tout au long. Elle est compatible avec Windows, Mac OS X et Linux.
MatConvNet est une boîte à outils MATLAB implémentant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour des applications de vision par ordinateur.
VLFeat Avis
Akram B.
Manque de profondeur de documentation
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
Une bibliothèque de vision par ordinateur étendue
À propos
Qu'est-ce que 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.
Détails
