Softwares
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Redes neurais convolucionais alcançaram resultados de ponta em tarefas como detecção de objeções e verificação de face. O desenvolvimento de arquiteturas é um ponto chave para melhorar o desempenho dessas redes, que são computacionalmente caras, apresentam grande número de parâmetros e consomem considerável memória. Abordagens recentes propuseram métodos de poda, que consistem em encontrar e remover filtros sem importância nessas redes. -
Código fonte associado ao artigo “Controle de Redes Neurais para Câmeras Ativas Usando a Configuração Master-Slave“. O pacote tem o código para uma abordagem baseada em aprendizado para controlar a configuração master-slave e uma estrutura para comparar diferentes métodos para o sistema de câmera master-slave. -
O SensorCap é uma ferramenta para Android que captura dados de sensores em configurações definidas pelo usuário. Permite que pesquisadores e desenvolvedores salvem rapidamente os dados doe sensores para pesquisa, teste e prototipagem. -
Código-fonte e dados usados em nosso artigo “Reconhecimento de atividade humana baseado em dados de sensores vestíveis: uma padronização do estado da arte”. -
Código fonte do descritor de características espaço-temporais proposto em nosso artigo "Matrizes de Co-ocorrência de Fluxo Óptico: Um Novo Descritor de Características Temporo-Temporais". -
A Ferramenta de Anotação de Vigilância Inteligente (SSAT), como o próprio nome indica, é uma ferramenta de anotação, livre e interativa, para a comunidade de visão computacional. -
Em "Mínimos Quadrados Parciais de Kernel para a Re-Identificação de Pessoas", abordamos a re-identificação de pessoas supervisionadas e não supervisionadas em dois datasets usando Mínimos Quadrados Parciais do Kernel.
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A Biblioteca do Laboratório Smart Sense (SenseLib), em C / C ++, fornece um conjunto de funcionalidades que auxiliam os pesquisadores no desenvolvimento de sistemas de vigilância e na criação de novas soluções para problemas relacionados à vídeo-vigilância. -
Código-fonte usado em "PCA Hierárquico do Kernel para a Re-Identificação de Pessoa". Abordamos a re-identificação de pessoas como um aprendizado de subespaço comum e propomos um novo framework, Kernel HPCA, que lida com a transição da câmera e redução de dimensionalidade.