Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中（ dat，vec 和 info），标注了鱼在图像中的位置。

感觉这款抓包工具比较好用 共享给大家！！！

图像矩阵matlab代码LFW_API 设计师：赵俊波，武汉大学，在清华大学智能图像和文档处理国家实验室工作。 联络电话： + 86-18672365683 介绍 为了更好地在Wild Benchmark中使用Labeled Faces，我提供了三个版本的代码，即C ++，python和Octave。 限制和不受限制的配置均已实现。 以“ unrest”命名的文件用于不受限制的配置，而具有“ rest”的文件则针对受限制的配置。 C ++版本 本征 Eigen是用于线性代数的C ++模板库：矩阵，向量，数值解算器和相关算法。 您应按照本教程安装Eigen： 我们的输入和输出特征矩阵都是使用Eigen :: MatrixXd或Eigen :: VectorXd构造的。 在项目上安装Eigen之后，您可以像在Matlab中一样简单地编写矩阵！ 开始吧 请注意，首先应在LFW中提取图像上的特征，然后将特征构建为“ dict”类的堆栈，其中包括考虑每个人的姓名，其图像编号和该人的提取特征矩阵。 您可以看到如何在两个.cpp文件中构造此类。 此外，您可以将要素矩阵设为行顺序或列顺序。 行排序矩阵

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野火 分析在Kaggle上找到的Wildfires数据集。 该数据集包含1992年至2015年美国的野火数据。 文件说明： c_10nv20（1）.zip：美国各县及相应的几何数据->来源： ：//www.weather.gov/gis/Counties wildfires.7z：来自Kaggle的原始sqlite数据库->来源： ：//www.kaggle.com/rtatman/188-million-us-wildfires？select FPA_FOD_20170508.sqlite wildfires.ipynb：Jupyter Notebook，包含对数据集的所有分析。 工作正在进行中！

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matlab 交叉验证代码 Preface 下面是我对这篇 Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 文章, 对于前半部分：文字定位检测部分的复现大致流程。 用的数据集是 ICDAR 2011: ，不少人都说 ICDAR 2011 数据集下载不了，我在这里上传一份我自己备份的： 需要指出的是，一方面因为做个实验与示例，且数据集小，做的结果比较粗糙。希望大家包含一下，因为不少同学跟我私信要代码，我在这里贴出来。希望得到大神的建议，帮助完善。 整理后的过程文件都在 reading text in the wild 中。 edge_boxes_with_python 文件夹，存放 Edge Boxes 、Random Forest 的代码，还有一些中间保存的变量结果。 Bounding_Box_Reg 是存放最后回归的文件夹。训练数据的生成、网络的定义都在里面。 Output 文件夹存放中间输出的图像，即将 Bounding Boxes 画在原图上的结果。 **注意：**下面有些数学公式，Github 上不支持，您

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