卷积神经网络

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keras卷积神经网络参数计算
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。
简化的双层卷积神经网络代码示例
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。
基于卷积神经网络的图像分类算法综述
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。
Matlab代码墙纸分类的卷积神经网络应用
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。
基于FPGA的卷积神经网络图像分类设计
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。
基于卷积神经网络的图像边缘检测算法
提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行图像边缘检测的新算法。该算法利用 CNN 强大的特征提取能力,学习图像边缘的复杂特征,从而实现精确的边缘检测。实验结果表明,该算法在边缘检测精度方面优于传统算法。 算法实现 该算法的核心是构建一个深度 CNN 模型,该模型包含多个卷积层和池化层,用于提取图像的多尺度特征。模型训练过程中,使用大量的标注图像数据,对模型进行监督学习,使其能够准确地预测图像边缘。 未来方向 未来工作将集中于以下几个方面: 探索更深、更有效的 CNN 架构,以进一步提高边缘检测精度。 研究将该算法应用于其他图像处理任务,例如目标识别和图像分割。 优化算法的计算效率,使其能够应用于实时图像处理系统。
MATLAB与卷积神经网络结合的人脸检测系统
这篇文章介绍了一种利用MATLAB和卷积神经网络结合的新型人脸检测系统。该系统通过将MATLAB的强大计算能力与卷积神经网络的高效特征提取能力相结合,实现了在复杂环境下的精准人脸识别与检测。
使用Matlab编写的卷积神经网络程序及其解析
这是一个使用Matlab编写的卷积神经网络程序,并附带详细解析。
使用多列卷积神经网络进行人群计数
MindSpark Hackathon 2018利用MCNN在ShanghaiTech数据集上进行人群计数。这是CVPR 2016论文“通过多列卷积神经网络进行单图像人群计数”的非正式实施。预测工作正在进行中,同时进行热图生成。安装Tensorflow、Keras和OpenCV,并克隆此存储库以使用预训练模型。您可以从以下位置下载ShanghaiTech数据集:投寄箱://www.dropbox.com/s/fipgjqxl7uj8hd5/ShanghaiTech.zip dl
【优化设计】MATLAB的卷积神经网络疲劳检测系统
这个系统能够高效运行,非常适合初学者学习和进阶使用。可基于此系统扩展多种算法实现,对大学生的课设、大作业和毕业设计尤为实用。提供详细答疑支持,促进共同学习和进步。