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通过PCAnet深度学习框架进行分类,并使用C++程序实现。

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简介:
该程序采用PCAnet技术,用于图像分类任务,并以C++语言编写。它集成了训练数据集和测试数据集,可以直接执行,方便用户进行实验和验证。

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客服
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  • 基于PCAnet算法-C++
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    本项目采用C++编写,运用了PCAnet深度学习框架构建了一种高效的图像分类算法,以实现对复杂数据集的精准分类。 利用PCAnet进行图像分类的C++程序包含训练和测试图像,可以直接运行。
  • PointNet点云:本演示介绍方法PointNet点云
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    本简介展示如何运用深度学习技术中的PointNet模型来进行点云数据分类。内容涵盖模型原理及其应用过程,旨在帮助读者理解并实践点云分类任务。 这个例子展示了如何使用PointNet网络进行点云分类。点云数据可以通过各种传感器获取,例如激光雷达、雷达、深度相机以及iPad LiDAR。本例中,我们将利用来自iPad LiDAR扫描的3D点来训练PointNet分类器,并同时用作测试集以验证模型性能。尽管这里仅演示了如何在MatLab环境中实现该方法,请使用自己的数据进行进一步探索和实验。 此示例基于MATLAB官方文档提供的指导文件,其中详细介绍了利用深度学习技术对三维点云数据执行分类任务的方法。iPad LiDAR获取的样本数据被存储于特定的数据结构中,以便高效地训练模型并验证其效果。在本案例中,我们使用自定义创建的数据集进行操作和实验。
  • 猫狗
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    本项目运用深度学习技术,致力于区分图像中的猫与狗。通过训练大规模数据集,模型能够准确识别并分类这两种常见的宠物动物。 1. 使用Kaggle上的“猫与狗”数据集中的train文件。 2. 实现对数据集的加载、读取和划分,并将图片转化为相同尺寸;展示每个类别的前5张图片; 3. 利用torch或tensorflow框架建立卷积神经网络模型并画出网络结构图,必要时可以添加注释说明; 4. 训练模型,输出迭代训练过程中的损失值、准确率和测试集的准确率等参数(测试集准确率达到75%以上);从图像中可以看出,在训练过程中,准确度逐步上升,并基本稳定在90%以上。 5. 可以与现有或改进后的其他模型进行对比;保存该模型。随机抽取十张图片做测试结果验证,概率准确率需达到95%以上。
  • PyTorch中文文本(含TextCNN、TextRNN和TextRCNN)
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    本项目采用PyTorch实现TextCNN、TextRNN及TextRCNN模型,用于处理与分类中文文本数据,为自然语言处理提供有效工具。 基于深度学习框架PyTorch实现的中文文本分类系统包括TextCNN、TextRNN、Textrcnn等多种模型。
  • PyTorch
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    《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍,适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。 购买课程后,请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例,使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发,基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解,并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂,同时提供全部课件以供学习使用。
  • 比较
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    本文全面对比了主流深度学习框架的特点与性能,旨在为研究者和开发者提供选择合适工具的参考依据。 关于深度学习框架的对比分析,可供大家参考与学习使用,并可作为入门深度学习的参考资料。
  • 10MATLAB代码迁移,对五种食物训练
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    本项目利用深度学习技术,通过仅10行MATLAB代码实现了高效的迁移学习算法,专注于五种常见食物类型的图像识别与分类。此简洁而强大的方法为快速原型设计和实验提供了便捷途径。 了解如何在 MATLAB 中使用迁移学习来重新训练由专家为您自己的数据或任务创建的深度学习网络。本演示将教您如何使用迁移学习重新训练 AlexNet,这是一种预训练的深度卷积神经网络(CNN 或 ConvNet),可识别热狗、纸杯蛋糕和苹果派等零食。您可以下载 AlexNet 支持包以进行相关操作,并且可以下载网络摄像头支持包来辅助您的工作。