VLFeat
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VLFeat è una libreria open source che implementa algoritmi di visione artificiale popolari specializzati nella comprensione delle immagini e nell'estrazione e corrispondenza di caratteristiche locali. Include Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, k-means gerarchico, collo di bottiglia informativo agglomerativo, superpixel SLIC, superpixel quick shift, addestramento SVM su larga scala e molti altri. È scritto in C per efficienza e compatibilità, con interfacce in MATLAB per facilità d'uso e documentazione dettagliata. Supporta Windows, Mac OS X e Linux.
MatConvNet è una toolbox MATLAB che implementa Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per applicazioni di visione artificiale.
VLFeat Recensioni
Akram B.
Manca di profondità nella documentazione
Utente verificato in Software per computer
Una vasta libreria di visione artificiale
Informazioni
Cos'è 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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