目录一、实验意义及目的二、实验内容三、Matlab 相关函数介绍四、算法原理五、参考代码及扩展代码流程图(1)参考代码流程图(2)扩展代码流程图六、参考代码七、实验要求（1）尝试不同的阈值选择方法，实现灰度图像二值化（2）变换参数实现形态学滤波，查看滤波效果（3）更改重建边界点数，查看效果（4）自行设计方法实现图像分割，并计算分割区域相关参数 一、实验意义及目的 （
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）进一步掌握图像
想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol
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2024-05-07 15:24:59
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1.前言最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用m
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2024-08-08 11:46:29
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1 线性分类器简介2 线性评分函数3 损失函数
3.1 多类SVM3.2 Softmax分类器3.3 SVM和Softmax的比较4 基于Web的可交互线性分类器原型5 小结1 线性分类图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来
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2024-07-12 00:23:58
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deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是 RasmusBerg Palm。今天给介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。
DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数：
调用关系为：
该模
*学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。CNN由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成： Convnets背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神
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2023-11-14 09:36:47
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文章目录0 简介1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet2 图像分类部分代码实现2.1 环境依赖2.2 需要导入的包2.3 参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预处理2.6 训练分类模型2.7 模型训练效果2.8 模型性能评估3 1000种图像分
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2024-03-27 08:13:49
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数据类型MATLAB中的数据类型主要包括数值类型、逻辑类型、字符串、函数句柄、结构体和
单元数组类型。这6种基本的数据类型都是按照数组形式存储和操作的。另外，MATLAB
中还有两种用于高级交叉编程的数据类型，分别是用户自定义的面向对象的用户类类型和
Java类类型。数值类型基本的数值类型主要有整数、单精度浮点数和双精度浮点数。数据格式示例说明int8,unit8int16,unit16int32
数据集主页：Go背景提前感知道路的状态与特性能够为车辆规划控制系统提供有效信息，从而提高车辆的安全性和驾乘舒适性。利用视觉信息进行道路预瞄被证实是一种有效的解决方案。但是目前仍然缺少一个大规模的路面图像分类数据集。基于此背景，我们实车采集、标注并发布了该道路表面分类数据集（RSCD），提供路面材质、附着水平及不平度等级的详细标注信息，共101万张图像。 该数据集由清华大学车辆与运载学院研究团队发布
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2024-08-06 05:12:17
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一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布
前期工作：下载安装matlab和下载MatConvNet以及下载GPU相关文件和配置GPU。 具体请参见我之前的文章： 1. 深度学习 2. MatConvNet（CNN）的配置和相关实验结果,CNN学习使用 ： 2. 深度学习 3. MatConvNet (CNN)的介绍和下载以及CPU和GPU的安装配置，Matlab2016 ： 准备工作： 1. 打
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2024-04-03 12:55:21
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1.前言最近需要用到卷积神经网络(CNN)，在还没完全掌握cuda+caffe+TensorFlow+python这一套传统的深度学习的流程的时候，想到了matlab，自己查了一下documentation,还真的有深度学习的相关函数。所以给自己提个醒，在需要用到某个成熟的技术时先查一下matlab的帮助文档，这样会减少很多时间成本。记得机器学习的大牛Andrew NG.说过在硅谷好多人都是先用m
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2024-03-27 08:33:05
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想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol
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2024-05-08 21:43:24
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MATLAB类 你在MATLAB软件工作时经常会有很多不同的数据类型或类。你可以建立浮点数和整数矩阵和数组，字符和字符串，及逻辑真假状态。函数句柄可以使你的编码与任何MATLAB函数相连接，不管其当前范围。结构矩阵和单元矩阵提供一种把不同类型数据存储在相同数据内。 在MATLAB中有15种基本类，每一类都是以矩阵或数组形式。这个矩阵或数组最小大小是0乘0，能够发展到任何大小的N
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2024-08-07 12:39:54
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本博文涉及以下：五目录：
Zero：导入数据集
一、检测人脸
二、检测狗狗
三、从头实现CNN实现狗狗分类
四、迁移VGG16实现狗狗分类
五、迁移ResNet_50实现狗狗分类
六、自己实现狗狗分类 五、使用ResNet_50来区分狗的品种 现在你将使用迁移学习来建立一个CNN，从而可以从图像中识别狗的品种。你的 CNN 在测试集上的准确率必须至少达
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2024-04-16 14:19:46
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首先看一张图，这是来自炼数成金的讲师Ben关于深度学习框架tensorflow课程中的一张图，textcnn(paper)，一般理解了这张图就基本理解了cnn文本分类的基本方法； 简单总结一下： 首先我对这些矩阵数据从0-17做了标号，方便后续的说明； 其中0为输入数据“I like this movie very much !”，nlp中首先会将要处理的一句话转换为矩阵的表
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2024-05-27 17:12:10
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数据的准备其实是最花功夫和时间的，度过了上一个阶段后，就进入激动的模型训练阶段了，首先简要聊聊我对Mask RCNN算法的理解： MaskRCNN是何凯明大神基于FastRCNN的改进，2018年初在tensorflow上实现了该模型算法。在原有FastRCNN的基础上，将ROIPooling部分调整为ROIAlign，同时增加mask值描述分类。我对整个Mask RCNN的理解如下：
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2024-09-22 10:25:09
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# 使用PyTorch进行图片分类的卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中一种非常重要的模型。它特别适合处理图像数据，能够自动提取特征，从而进行有效的分类。在这篇文章中，我们将通过PyTorch库，带领大家实现一个简单的图像分类CNN模型。
## 1. 基础知识
在开始之前，了解一些基本概念是非常有帮助的：
- **卷积层**：通过卷积操作提取特征。
- **激活函
图像分类如果我们想训练一个图像分类器，我们很难想出一个具体的算法步骤将每幅图片都能正确的分类，那么这种情况下我们可以采用数据驱动的方法，利用机器学习来训练分类器KNN一种方法是把全部数据和标签记下来，然后对于一组新的数据，我们去寻找最相近数据的标签作为预测标签那么我们如何去定义所谓的“相近”呢？一种方法是用L1距离，简单的描述了对应像素值的差如果我们站在一个高维的角度来看，我们可以把图片看做分布在
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2023-11-09 00:13:42
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文章目录0. 前言0.1 读本文前的必备知识1. LSTM架构2. LSTM正向传播代码实现2.1 隐藏层正向传播2.2 输出层正向传播3. LSTM反向传播代码实现3.1 输出层反向传播3.2 隐藏层反向传播4. 实例应用说明5. 运行结果6. 后记7. 完整代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错
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2024-08-09 00:08:18
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