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深度学习在计算机视觉领域的MATLAB源代码。

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简介:
深度学习(DL,Deep Learning)作为机器学习(ML,Machine Learning)领域内一个新兴的研究分支,旨在将机器学习推向其最初设定的目标——人工智能(AI,Artificial Intelligence)。 深度学习的核心在于探索样本数据中的内在规律以及构建多层次的表示方法,这些在学习过程中获得的洞察力对于理解和解释诸如文字、图像和声音等类型的数据至关重要。 其最终愿景是赋予机器具备与人类相似的分析和学习能力,从而实现对文字、图像和声音等数据的有效识别。 深度学习是一种高度复杂的机器学习算法,在语音识别和图像识别等诸多领域展现出卓越的性能,远超以往的相关技术。 尤其是在2016年阿尔法狗与李世石的人机大战中,深度学习的声势日渐高涨。 然而,随着讨论的升温,人们也逐渐开始进行更深入的思考:人工智能仍然需要大量的进步才能真正达到“人工智慧”的高度。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本资源深入浅出地讲解了如何在MATLAB环境中利用深度学习技术进行计算机视觉应用开发,包含丰富的源代码示例。 深度学习(DL)是机器学习(ML)领域中的一个新方向,它使机器学习更接近最初的目标——人工智能(AI)。深度学习旨在从样本数据中发现内在规律并构建表示层次,在此过程中获得的信息有助于解释文字、图像和声音等类型的数据。其最终目标在于让计算机能够像人类一样具备分析与学习能力,并且可以识别文本、图片以及音频信息。 作为一种复杂的机器学习技术,深度学习在语音和图像识别方面取得了显著成果,远超以往的技术水平。自2016年阿尔法狗战胜人类围棋选手之后,深度学习的热度持续上升。然而,在喧嚣过后人们开始回归理性思考:尽管人工智能已经取得了一些进展,但距离真正的智能还有很长一段路要走。
  • MATLAB实战》配套
    优质
    本资源为《MATLAB计算机视觉及深度学习实战》一书提供配套代码,帮助读者通过实践深入理解计算机视觉与深度学习的核心技术。 1. 直方图优化去雾技术 2. 基于形态学的权重自适应图像去噪 3. 多尺度形态学提取眼前节组织 4. 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 5. 基于Harris 角点检测(可以直接使用MATLAB自带函数) 6. 基于K均值的数据类算法分割(算法运行时间较长) 7. 区域生长算法进行肝部肿瘤分割(原始方法精度不高)
  • Matlab实战教程.zip
    优质
    本资源为《Matlab计算机视觉及深度学习实战教程》配套源代码,涵盖图像处理、模式识别与神经网络应用等内容,适用于科研和教学。 目录及功能介绍 * [01] 直方图优化去雾技术 * [02] 基于形态学的权重自适应图像去噪 * [03] 多尺度形态学提取眼前节组织 * [06] 基于分水岭算法的肺癌分割诊断 * [17] 基于Harris 的角点检测(可以直接使用MATLAB自带函数) * [22] 基于K均值的数据分类算法分割(该方法耗时较长) * [27] 区域生长算法进行肝部肿瘤分割(原始分割精度有待提高)
  • 综述
    优质
    本文章全面回顾了近年来基于深度学习的计算机视觉领域的研究成果与进展。文中详细探讨了各类深度学习模型及其在图像识别、目标检测和语义分割等任务中的应用,总结分析了当前技术面临的挑战与未来发展方向。 本人亲自总结的计算机视觉方向的学习资源,适合初学者阅读。内容涵盖了从基础的CNN分类到目标检测和分割的知识,并推荐了一些博客、论文以及个人的小经验分享。非常适合新手入门学习使用~希望各位大佬不要吝惜意见。
  • CNNMATLAB
    优质
    本课程旨在通过MATLAB源码解析,深入浅出地讲解CNN(卷积神经网络)在计算机视觉领域的应用原理与实践技巧,适合希望掌握相关技术的学习者。 卷积神经网络(CNN 或 ConvNet)是一种深度学习架构,可以直接从数据中提取特征而无需手动干预。它在图像识别、人脸检测以及场景分类等领域表现出色,并且能够处理音频、时间序列及信号等非图像类型的数据。 CNN的基本结构由以下几个层级构成: 1. 输入层:接收输入数据。 2. 卷积层:通过卷积核来提取和映射特征。 3. 激活层(激励层):加入非线性激活函数,以增加模型的表示能力。因为单纯的卷积操作是线性的。 4. 池化层(下采样):减少数据量并进行稀疏处理,从而降低计算复杂度。 5. 全连接层:通常位于网络末端,用于重新拟合特征信息。 CNN具有以下三个关键特性: 1. 局部连接性:每个神经元仅与上一层的部分神经元相连,大大减少了参数数量。 2. 权重共享机制:同一组权重被多处使用而非为每一个连接分配独立的权重值。 3. 下采样功能(通过池化操作实现):减少每层的数据量以提高效率。
  • 论文
    优质
    该论文深入探讨了计算机视觉领域中的关键问题和技术进展,包括图像处理、模式识别及深度学习算法在视觉理解上的应用。文章综述了近年来的研究成果,并展望未来发展方向。 近几年计算机视觉领域的发展可以概括为几个主要方面:首先介绍了基本的特征提取方法,随后重点讨论了深度神经网络的应用及其影响。接下来是基于梯度直方图(HOG)的特征提取与匹配技术,这些技术在目标实例检测和图像检索等任务中扮演着基础性角色。此外,我们还探讨了利用滑动窗口进行目标检测的方法,在人脸及行人识别等领域具有广泛应用。 文章继续讨论了一些核心的图像处理技术和形状识别方法,并概述了几种基本的跟踪策略——包括基于区域与运动的目标追踪方式。最后,对视频监控、车载视觉系统以及遥感技术的应用进行了总结和分析。这些研究内容在Matlab中得到了实现并提供了相应的代码片段供读者参考;同时也有部分Python语言的示例代码可供学习使用。 尽管没有特定的前提条件要求,但掌握线性代数、信号处理及模式识别的基础知识将有助于更好地理解文中涉及的概念和技术细节。
  • 面试指南:涵盖数、自然语言处理及SLAM等多个
    优质
    本书为读者提供全面的深度学习面试准备资源,涉及数学基础、机器学习理论、深度学习架构以及计算机视觉、自然语言处理和SLAM等应用领域的知识。 《深度学习面试宝典》涵盖了数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理以及SLAM等多个方向的内容。
  • Python(全3册).zip
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    本套电子书深入浅出地讲解了如何运用Python编程语言和深度学习技术解决复杂的计算机视觉问题,包含图像识别、目标检测等多个实用案例。 《Deep Learning for Computer Vision with Python》由Adrian Rosebrock博士编写,该资料包含Starter、Practitioner和ImageNet bundle三本书。
  • 面试题集
    优质
    本书为应试者提供了丰富的计算机视觉领域基于深度学习技术的面试题目,涵盖算法原理、应用实践等多个方面,旨在帮助读者深入理解并掌握相关知识。 深度学习计算机视觉面试题目集锦涵盖了各大互联网公司常见的面试题,内容非常全面,掌握后可以应对大多数面试场景。