文件名称：matlab精度检验代码-MIM-lipreading:纸的代码和模型
文件大小：52KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 18:20:50
系统开源
matlab精度检验代码相互信息最大化，有效阅读唇语 介绍 纸的代码和模型。 此存储库的某些代码基于＆实现，并感谢他们的启发性工作。 依存关系 python 3.5 pytorch 1.0.0 OpenCVPython的4.1 数据集 LRW 用所提出的模型在平台上获得的结果。 在Matlab中建议用于裁剪嘴ROI的坐标为（x1，y1，x2，y2）=（80、116、175、211）。 请注意，在python中，固定的种植嘴ROI（F xH x W）= [：，115：211，79：175]。 LRW-1000大大提高了投资回报率，我们将其直接发送给模型。 训练 为了更好地说明我们提出的GLMIM，我们先对Baseline进行了训练，然后将LMIM应用于Baseline。 最后，将GMIM应用于它们。 我们以LRW为例对模型进行了训练。 基准（LRW / Baseline /） 已经在main.py顶部的注释中对配置进行了解释。 在每个阶段填写完自己的配置后，您可以开始使用 python main.py 基准+ LMIM（/ LRW / Baseline_LMIM） 训练完基准后，请重新加
【文件预览】：
MIM-lipreading-master
----lrw1000()
--------Baseline()
--------Baseline_LMIM()
--------Baseline_GLMIM()
----README.md(3KB)
----lrw()
--------Baseline()
--------Baseline_LMIM()
--------Baseline_GLMIM()