Matlab深度学习测试卷积神经网络代码实现

DeepLab v2是一种先进的深度学习系统，专为语义图像分割而设计。它整合了粗糙卷积以有效控制深度神经网络中的特征响应分辨率，粗糙空间金字塔池则稳健地分割多个尺度的对象视图。此外，密集连接的条件随机字段（CRF）后处理提升了分割质量。本发行版提供了ICLR'15实验支持，是一个完全开放的实现。用户只需调整旧的prototxt文件以适配更新。例如，我们的膨胀卷积（在CAFFE中称为圆环卷积）的参数仍然是“dilation”，用法保持一致。在与Caffe层的argmax和softmax_loss层的交互中，需要留意一些细微差异。更多详细信息，请参阅原论文：@article{CP2016Deeplab, title={DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs}, ...

这是一种新的高斯白噪声matlab代码，包括培训和测试的全新方法。该方法集成了批量归一化（PyTorch），通过合并所有的'Conv+BN'（或'TConv+BN'）层到单一的'Conv'（或'TConv'）层来优化模型。

项目3说明：截止日期为3月2日，您将使用Matlab内置的CNN训练功能，对17,000张256x256灰度墙纸图像进行分类。学习如何扩充数据、构建CNN并进行训练。数据集存放在“数据/墙纸/ <火车，测试> //”文件夹中，分为训练和测试图像两部分。第一步是培训和测试CNN，入门代码提供了卷积神经网络示例。

Two-Layer-CNN-on-MNIST-master是一份matlab程序源码，专注于构建双层卷积神经网络用于MNIST数据集的特征提取。该程序通过深度学习方法对图像数据进行高效分类和特征识别。

这是一个简化版本的双层卷积神经网络代码示例，展示了深度学习中的基础技术应用。

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。

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。

KNetS是一款由我设计的深度神经网络，灵感源自DeepLab v.2，实现TensorFlow环境下的卷积神经网络语义分割任务。除了Python 3、TensorFlow版本需≥1.3和MATLAB外，还需要安装numpy、scipy、pillow和matplotlib软件包。数据生成代码目前适用于Camvid数据集。操作步骤包括：1. 下载Camvid数据集的原始图像和标签数据到指定文件夹；2. 使用MATLAB运行make_mat_files.m以创建.mat数据文件，可根据需求调整img_size和分区速率。

BP神经网络重要函数 在MATLAB中构建和训练BP神经网络，可以使用以下重要函数： | 函数名 | 功能 ||---|---|| newff() | 生成一个前馈BP网络 || tansig() | 双曲正切S型(Tan-Sigmoid)传输函数 || logsig() | 对数S型(Log-Sigmoid)传输函数 || traingd() | 梯度下降BP训练函数 |