Dlib es una biblioteca de software multiplataforma de propósito general escrita en el lenguaje de programación C ++ . Su diseño está fuertemente influenciado por ideas de diseño por contrato e ingeniería de software basada en componentes . Por lo tanto, es, ante todo, un conjunto de componentes de software independientes. Es un software de código abierto publicado bajo una licencia de software Boost .
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Autor (es) original (es) | Davis E. King |
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Versión inicial | 2002 |
Lanzamiento estable | 19.22 [1] / 28 de marzo de 2021 |
Repositorio | ![]() |
Escrito en | C ++ |
Sistema operativo | Multiplataforma |
Tipo | Biblioteca , aprendizaje automático |
Licencia | Aumentar |
Sitio web | dlib ![]() |
Desde que comenzó el desarrollo en 2002, Dlib ha crecido para incluir una amplia variedad de herramientas. A partir de 2016, contiene componentes de software para trabajar con redes , subprocesos , interfaces gráficas de usuario , estructuras de datos , álgebra lineal , aprendizaje automático , procesamiento de imágenes , minería de datos , análisis XML y de texto, optimización numérica , redes bayesianas y muchas otras tareas. En los últimos años, gran parte del desarrollo se ha centrado en la creación de un amplio conjunto de herramientas estadísticas de aprendizaje automático y, en 2009, Dlib se publicó en el Journal of Machine Learning Research . [2] Desde entonces, se ha utilizado en una amplia gama de dominios. [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]
Ver también
Referencias
- ^ "Versión 19.22" . 28 de marzo de 2021 . Consultado el 10 de abril de 2021 .
- ^ King, DE (2009). "Dlib-ml: un kit de herramientas de aprendizaje automático" (PDF) . J. Mach. Aprender. Res. 10 (julio): 1755-1758. CiteSeerX 10.1.1.156.3584 .
- ^ Investigación académica usando Dlib
- ^ Dlib en mloss.org
- ^ Autonome Mobile Systeme 2009
- ^ ESS: serialización extremadamente simple para C ++
- ^ Gould, S. (2012). "Darwin: un marco para la investigación y el desarrollo del aprendizaje automático y la visión por computadora" (PDF) . J. Mach. Aprender. Res. 13 (diciembre): 3533–3537. CiteSeerX 10.1.1.413.8518 .
- ^ Yan, Junchi y col. "Regresión incremental en línea para la predicción del precio de la electricidad". Servicio de Operaciones y Logística e Informática (SOLI), 2012 IEEE International Conference on. IEEE, 2012. Yan, J .; Tian, C .; Wang, Y .; Huang, J. (2012). "Regresión incremental en línea para la predicción del precio de la electricidad". Actas de la Conferencia Internacional IEEE 2012 sobre Operaciones de Servicios y Logística e Informática . pag. 31. doi : 10.1109 / SOLI.2012.6273500 . ISBN 978-1-4673-2401-4.
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- ^ Nakashima, Yuta, Noboru Babaguchi y Jianping Fan. "Detectar objetos humanos intencionados en videos capturados por humanos". Talleres de Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPRW), Conferencia de la Sociedad de Computación IEEE 2010 en. IEEE, 2010. Nakashima, Y .; Babaguchi, N .; Fan, J. (2010). "Detección de objetos humanos previstos en videos capturados por humanos". 2010 IEEE Computer Society Conference sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones - Talleres . pag. 33. doi : 10.1109 / CVPRW.2010.5543721 . ISBN 978-1-4244-7029-7.
enlaces externos
- Página web oficial
- DLib: biblioteca para aprendizaje automático