VLFeat
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VLFeat é uma biblioteca de código aberto que implementa algoritmos populares de visão computacional, especializada em compreensão de imagens e extração e correspondência de características locais, incluindo Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, k-means hierárquico, gargalo de informação aglomerativo, superpixels SLIC, superpixels quick shift, treinamento de SVM em larga escala, entre outros. É escrita em C para eficiência e compatibilidade, com interfaces em MATLAB para facilidade de uso e documentação detalhada em todo o processo. Suporta Windows, Mac OS X e Linux.
MatConvNet é uma caixa de ferramentas MATLAB que implementa Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para aplicações de visão computacional.
VLFeat Avaliações
Akram B.
Falta Profundidade na Documentação
Usuário Verificado em Software de Computador
Uma extensa biblioteca de visão computacional
Sobre
O que é 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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