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基于 ResNet-18 的深度学习神经网络工具箱模型 - MATLAB 开发

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简介：
本项目为一个基于ResNet-18架构的深度学习模型开发工具箱，利用MATLAB实现。提供预训练模型及自定义训练功能，适用于图像分类任务，便于研究与应用。 ResNet-18是一个预先训练好的模型，在ImageNet数据库的子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的学习后，能够将图片归类为1000个不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。通过您的操作系统或在MATLAB中打开resnet18.mlpkginstall文件会启动安装过程，并且此mlpkginstall文件适用于R2018a及更高版本。使用示例包括： - 访问训练好的模型：`net = resnet18();` - 查看网络架构细节：`network layers` - 读取图像进行分类：首先，通过 `I = imread(peppers.png);` 来加载图片。 - 接下来调整图片大小以匹配ResNet-18的输入要求： - 获取模型的第一个层尺寸: `sz = net.Layers(1).InputSize;` - 调整图像尺寸：`I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));` - 使用ResNet-18对图片进行分类： - 标签结果为: `标签 = classify(net, I); ` - 最后，显示图像和识别的类别：`imshow(I)`

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  • 基于 ResNet-18 的深度学习神经网络工具箱模型 - MATLAB 开发
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    本项目为一个基于ResNet-18架构的深度学习模型开发工具箱，利用MATLAB实现。提供预训练模型及自定义训练功能，适用于图像分类任务，便于研究与应用。 ResNet-18是一个预先训练好的模型，在ImageNet数据库的子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的学习后，能够将图片归类为1000个不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。通过您的操作系统或在MATLAB中打开resnet18.mlpkginstall文件会启动安装过程，并且此mlpkginstall文件适用于R2018a及更高版本。使用示例包括： - 访问训练好的模型：`net = resnet18();` - 查看网络架构细节：`network layers` - 读取图像进行分类：首先，通过 `I = imread(peppers.png);` 来加载图片。 - 接下来调整图片大小以匹配ResNet-18的输入要求： - 获取模型的第一个层尺寸: `sz = net.Layers(1).InputSize;` - 调整图像尺寸：`I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));` - 使用ResNet-18对图片进行分类： - 标签结果为: `标签 = classify(net, I); ` - 最后，显示图像和识别的类别：`imshow(I)`
     
  • 预训练的3D ResNet-18：适用于3D ResNet-18网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介可以描述为：预训练的3D ResNet-18是针对三维数据优化的深度学习模型，基于MATLAB平台上的神经网络工具箱。该资源提供了即用型解决方案，适用于视频分析、动作识别等领域的研究与应用开发。 为了将预先训练的2D ResNet-18（ImageNet）中的可学习参数传递到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤镜来实现这一目标。这是因为视频或3D图像可以转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-18能够识别每个帧内的模式。该模型包含约3400万个可学习的参数。 只需调用“resnet18TL3Dfunction（）”函数即可实现上述操作。
     
  • 预训练的3D ResNet-50：适用于3D ResNet-50网络的神经网络工具箱模型-MATLAB开发
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    这段简介描述了一个基于MATLAB开发的预训练3D ResNet-50模型，该模型是专门为神经网络工具箱设计的，用于支持各种深度学习任务中的3D数据处理与分析。 为了将预先训练的2D ResNet-50（ImageNet）中的可学习参数迁移到3D模型中，我们通过三维复制了二维滤波器来实现这一目标。这是可行的，因为视频或3D图像可以被转换为一系列图像切片。在训练过程中，希望3D ResNet-50能够从每个帧中学到模式。该模型包含480万个可学习参数。只需调用“resnet50TL3Dfun()”函数即可完成相关操作。
     
  • 深度学习工具箱：分析深度神经网络的利器
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    深度学习工具箱提供强大的功能与模块，助力研究者和工程师构建、训练及评估复杂的深度神经网络模型，是进行机器学习项目开发不可或缺的资源。 深度学习工具箱（开发阶段） 这是一组用于分析和可视化深度神经网络的工具。 该工具箱最初的目的是为了可视化网络以解决图像分类任务。这项工作的动机源于以下论文： Jason Yosinski，Jeff Clune，Anh Nguyen，Thomas Fuchs 和 Hod Lipson 在2015年国际机器学习大会（ICML）的深度学习研讨会上发表的研究成果。 主要设计目标包括但不限于： 模块化：可以在通用核心功能的基础上添加新的工具 框架不可知性：该工具箱应支持不同的神经网络框架，例如TensorFlow、Torch和Caffe等。 清晰的API：定义接口以便在其他程序中使用这些工具 全面的命令行界面（CLI）：允许从命令行或脚本运行所有工具 易于使用的图形用户界面（GUI）：提供对工具直观的操作方式 这项工作目前仍在进行之中。以下记录了一些已经实现的功能。 功能性： 展示了用于不同形状分类任务的网络可视化示例 主窗口包括选定层的激活情况
     
  • MATLAB深度学习（卷积神经网络）函数工具箱3.0.rar
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    本资源提供MATLAB深度学习卷积神经网络函数工具箱3.0版本的压缩文件，适用于开发和研究领域，助力模型训练与图像识别任务。 整理了最实用的MATLAB工具箱列表，帮助项目编程更加便捷高效。需要的朋友可以根据需求下载相关资源。大部分MATLAB资源都可以通过搜索找到并获取。
     
  • Matlab中的深度学习网络工具箱
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    Matlab深度学习网络工具箱提供构建、训练和评估深度神经网络的功能，适用于图像识别、信号处理等多种应用。 深度学习网络的MATLAB工具包包括了深度信度网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、堆叠自编码器（SAE）以及卷积自动编码器（CAE）等实现。 包含以下目录： - `NN/`：用于前馈反向传播神经网络的库 - `CNN/`：用于卷积神经网络的库 - `DBN/`：用于深度信念网络的库 - `SAE/`：用于堆叠自编码器的库 - `CAE/`：用于卷积自动编码器的库 - `util/`：由其他库使用的实用函数集合 - `data/`：示例所用的数据集目录 - `tests/`：单元测试，用来验证工具包是否正常工作 对于每个库的具体参考文献，请参阅REFS.md文件。 另外，在某些版本的MATLAB中可能缺少rng函数，这会导致在运行测试脚本时出现错误。该函数的作用只是初始化随机数种子。如果遇到此问题，可以将`rng(0)`这一行代码注释掉或者使用rand函数来设置随机种子以解决这个问题。
     
  • 基于MATLAB的神经网络工具箱
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    本简介探讨了利用MATLAB中的神经网络工具箱进行深度学习和模式识别的应用。通过该工具箱，用户能够便捷地设计、训练及仿真各类神经网络模型，适用于科研与工程实践。 我使用自己基于MATLAB开发的深度学习工具包验证了论文《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》中的部分结论。
     
  • 神经网络与机器学习模型的可视化工具——适用于深度学习
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    本工具专为深度学习设计，提供神经网络及机器学习模型的高效可视化服务，助力用户深入理解复杂算法结构和运行机制。 支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json）和ncnn（.param）以及TensorFlow模型的可视化。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 预训练的DenseNet-201网络模型：用于图像分类的深度学习工具箱-matlab开发
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    本项目采用预训练的DenseNet-201网络模型，提供一个基于MATLAB的深度学习工具箱，专门针对图像分类任务。 DenseNet-201 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的训练，能够将图片分类为 1000 种不同的对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。从操作系统或 MATLAB 内部打开 densitynet201.mlpkginstall 文件将会启动安装过程，此文件适用于 R2018a 及以上版本。以下是一个使用示例： % 访问训练好的模型 net = densenet201(); % 查看架构细节 network_layers % 读取图像进行分类 I = imread(peppers.png); % 调整图片大小以匹配输入层的尺寸 sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DenseNet-201 对图像进行分类并显示结果标签 labels = classify(net, I); % 显示图像和分类的标签