深度学习实现

一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现，包括： label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)

本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念，代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业： 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现： 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写，帮助学习者理解算法的底层实现。

这篇文章介绍了一种新型腹部数据集上的皮肤分割深度学习技术，使用MATLAB编写的阈值分割源码。存储库提供了Mask-RCNN、U-Net和全连接网络的代码，专为对创伤患者进行腹部皮肤分割而设计。这些算法是自主机器人腹部超声系统的一部分，开发用于创伤评估的新技术。数据集包含1,400幅腹部图像，覆盖多种肤色和体重指数，以减少分割算法中的偏见。

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这个存储库包含FastAP度量学习算法在CVPR 2019年会上的Matlab实现，适用于ResNet-18和ResNet-50模型。数据集包括斯坦福在线产品和店内衣服，以及北大车辆数据集。我们提供经过训练的模型和实验记录，以支持结果的复现。

GitHub上开源的深度学习项目，可用于图像处理、数据分析等领域。

当前，机器学习和深度学习技术在特定领域得到广泛应用，尤其是MNIST手写数字识别。深度学习框架众多，各具特色，虽然工具只是辅助，却大幅简化了复杂的任务。通过matlab展示了一个基础的深度学习网络模型，不借助第三方库，逐步实现算法原理，深入理解每一步骤的实现过程。文章结合MNIST数据集，详细介绍了四层网络的设计，包括conv+relu+meanPool和conv。

在深度学习导论课上，使用Matlab实现了卷积神经网络的代码，最终完成了手写数字识别作业。

在当前数字化时代，结合大数据和人工智能技术已成为解决复杂问题的重要手段，尤其是在图像识别和分类领域。深入探讨如何利用Apache Flink这一强大的流处理框架与深度学习模型实时分类垃圾图片。Apache Flink是开源的分布式流处理框架，支持低延迟、高吞吐量的数据处理，提供丰富的API，包括Java、Python等。结合预训练的深度学习模型如卷积神经网络（CNN），可以有效识别各类图片，包括垃圾图片。利用Flink的DataStream API和Python环境，开发者可以轻松构建实时分类作业，处理从各种数据源获取的图片数据流。通过自定义的Operator，结合模型预测和数据处理流程，实现高效的图像分类和处理。

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