深度学习技术

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深度学习概念与技术
深度学习概念与技术第二版pdf非常实用,全书700多页
基于深度学习的人脸检测技术优化
配套代码涵盖数据准备、特征学习与预测功能,适用于VScode环境。请按博文的环境设置运行,避免不兼容问题。
Matlab人脸识别系统-深度学习技术应用
这个Matlab项目利用深度学习方法创建一种面部识别系统,通过训练一组图像来识别用户的面部。该系统首先收集不同人的图像,并将其存储到数据库中,每个人至少有7个独特的图像。使用了HOG功能和ECOC分类器等技术进行特征提取和分类,Viola Jones算法用于人脸检测和定位。最终,系统能够准确识别和验证输入图像中的人脸。
MATLAB实现腹部皮肤分割的深度学习技术
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。
深度学习入门指南-深度学习入门指南.rar
深度学习入门指南-深度学习入门指南.rar深度学习入门指南本书制作版权属智能中国网,如果文章原创者认为我们侵犯了您的合法权益,请来信告知感谢书中文章所有原创作者奉献的精彩文章。如果您对这本电子书有任何建议或者对深度学习matlab有好的见解,请告知我们。我们致力于完善这份电子书,纠正时间仓促、错误之处以及不合理的编排。此电子书总结了深度学习matlab的基础问题,帮助初学者少走弯路。希望这本书能对学习深度学习的朋友有所帮助。如果您是新来的,尚未注册本站,请点击这里注册。
基于深度学习的室内定位技术研究
探讨了基于深度学习的室内定位技术,重点解决了室内定位中信道状态信息(CSI)特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法,显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景,指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。
深度学习技术在数据挖掘中的创新应用
数据挖掘原理与应用方面的深度学习技术正逐步成为关键技术,其在各个领域的应用潜力不容忽视。
Matlab深度学习葡萄园影像处理技术优化
介绍了Matlab在农业环境中使用快速R-CNN对象检测器的方法,特别是用于去除葡萄园中阴影的图像处理技术。近年来,卷积神经网络显著提升了图像分类和检测精度,使复杂的农业场景中的物体检测更为可靠。文章讨论了在现代葡萄园管理中使用这种技术的潜力,如非接触式传感器和摄像头系统的应用,以优化农场操作和数据采集。
DeepCreamPy 深度学习工具
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。
深度学习中的神经网络训练技术及其应用
神经网络的训练涉及多个步骤,包括初始化权重、逐步输入训练样本、计算神经元输出值并修正误差。技术进步推动了数据挖掘和应用领域中神经网络训练方法的革新。