Statlie图像处理器的高光谱图像分类基于并行神经网络的MATLAB精度检验代码

这段Matlab代码展示了如何使用神经网络进行图像分类。它使用了Matlab的 newff 函数来构建和训练神经网络。代码采用了监督分类技术，需要为每个类别选择合适的训练区域，并使用这些区域的数据来训练神经网络。训练数据存储在CSV文件中，其中包含训练区域的像素值和对应的类别标签。 为了进行分类，需要将待分类的图像转换为CSV文件，其中每行代表一个像素，每列代表一个颜色通道 (红、绿、蓝)。然后，将这个CSV文件输入到训练好的神经网络中进行分类。由于处理的图像可能很大，分类过程可能需要一些时间。

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。

本项目基于 Intel Xeon 和 Xeon Phi 架构实现了深度神经网络的训练和精度检验。项目实现了并行的堆叠自动编码器和受限玻尔兹曼机 (RBM) 训练算法，并结合 Softmax 分类器神经网络进行精度评估。 算法实现: 采用斯坦福大学深度学习教程提供的 Matlab 框架实现堆叠自动编码器。 使用 Steepest Descent 算法计算梯度。 平台支持: 支持 Intel Xeon 多核平台和 Intel Xeon Phi 多核平台。 Xeon Phi 平台需使用 -mmic 编译选项编译程序。 可通过修改源代码和 consts.h 文件中的 OpenMP 参数优化 Xeon Phi 平台性能。 精度检验: 程序加载训练数据集和测试数据集，并使用堆叠自动编码器算法训练神经网络。 在测试数据集上评估训练好的网络并计算分类精度。 代码库: Intel Xeon 和 Intel Xeon Phi 平台共享相同的代码库。

生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式poissrnd(2,5) 生成5行5列的随机数矩阵poissrnd(2,[5,4]) 生成一个5行4列的随机数矩阵。这里介绍了如何通过逆CDF函数法生成服从特定分布的随机数，以柯西分布为例。

随着技术的进步，神经网络在遥感图像分类和识别中发挥着重要作用。

本项目利用FPGA实现一个训练好的卷积神经网络，用于图像分类。项目采用CIFAR-10数据集作为训练数据，通过深度学习的CNN概念对输入图像进行分类。 设计包含六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活、最大池化、图像展平、全连接和Softmax激活。利用卷积核/过滤器从输入图像中提取特征，输入图像可以是灰度或彩色图像。 使用的工具： Xilinx Vivado v17.4：用于FPGA设计 Matlab vR2018.a：用于参考目的和结果比较 使用的编程语言： Verilog HDL：用于FPGA设计的硬件描述语言 已完成的任务： 掌握FPGA、相关资源、Vivado 17.4和Matlab R2018a的基本知识。 使用Vivado 17.4创建了一些Verilog模块，包括矩阵乘法、通用多路复用器、矩阵卷积、ReLU激活和最大池化。 使用Matlab R2018a创建了一些矩阵函数，用于参考和匹配结果。 首先考虑灰度图像（使用Matlab从彩色图像转换为灰度图像），并进行了矩阵乘法和ReLU激活。

音乐分类涉及主观流派，随着互联网和多媒体系统的发展，音乐信息检索应用需求增加。本Web应用基于Django框架和Python开发，使用Poly Kernel SVM进行音乐流派分类。安装要求包括Django（1.11）、Scikit-Learn（0.18.1）、Scipy（0.19.0）等。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

FacePeeper是一个深度残差卷积神经网络，作为交互式Web服务器上的性别分类器。该项目由奥斯纳布吕克大学2016/17冬季学期课程优化实现，使用Python 3.x、TensorFlow 1.x、OpenCV和C++编译器，以验证对上传图像的性别预测。