基于VGG16的深度学习目标识别Matlab仿真及混淆矩阵输出+代码演示视频

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简介：
本项目运用VGG16模型在MATLAB环境下进行深度学习目标识别，并展示如何生成和解读混淆矩阵。附带详细代码与操作演示视频，便于学习与实践。领域：MATLAB与VGG16深度学习网络内容概述：本项目基于VGG16深度学习模型进行目标识别的MATLAB仿真，并生成混淆矩阵以评估算法性能，同时提供操作视频供参考。应用目的：适用于研究和教育环境中对基于VGG16的目标识别算法的学习和实践。面向群体：本科、硕士及博士等各级教研人员与学生均可使用本项目资源进行学习。运行指南： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行仿真时，只需执行Runme_.m脚本段落件，避免直接调用子函数文件。 - 确认当前工作目录设置正确：即在MATLAB的“Current Folder”窗口中显示的是项目所在的路径。具体操作步骤请参考提供的视频教程。

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基于VGG16的深度学习目标识别Matlab仿真及混淆矩阵输出+代码演示视频

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本项目运用VGG16模型在MATLAB环境下进行深度学习目标识别，并展示如何生成和解读混淆矩阵。附带详细代码与操作演示视频，便于学习与实践。领域：MATLAB与VGG16深度学习网络内容概述：本项目基于VGG16深度学习模型进行目标识别的MATLAB仿真，并生成混淆矩阵以评估算法性能，同时提供操作视频供参考。应用目的：适用于研究和教育环境中对基于VGG16的目标识别算法的学习和实践。面向群体：本科、硕士及博士等各级教研人员与学生均可使用本项目资源进行学习。运行指南： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更新。 - 运行仿真时，只需执行Runme_.m脚本段落件，避免直接调用子函数文件。 - 确认当前工作目录设置正确：即在MATLAB的“Current Folder”窗口中显示的是项目所在的路径。具体操作步骤请参考提供的视频教程。

基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频

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本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。用处：用于目标检测识别编程的学习。指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。

基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别MATLAB仿真及代码演示视频

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本视频展示基于Mask-RCNN算法在MATLAB平台上的高精度目标检测与识别仿真过程，并提供详细代码讲解和演示。领域：MATLAB 内容：基于Mask-RCNN的高精度目标检测与识别算法的MATLAB仿真及代码操作视频。用处：适用于学习Mask-RCNN在目标检测与识别中的编程技术，帮助本硕博等教研人员进行深入研究和实践。指向人群：面向在校本科生、研究生以及博士生的教学科研需求设计，旨在提供一个直观的学习平台来掌握先进的计算机视觉算法应用技巧。运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 在仿真时，请通过运行“Runme_.m”文件来进行测试，而不是直接调用其他子函数文件。 3. 运行过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为包含所有代码和数据集的项目根目录。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。

【附操作视频】利用PointNet进行三维点云目标分类及Matlab仿真，生成混淆矩阵评估识别精度

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本项目通过PointNet网络实现三维点云的目标分类，并采用Matlab进行仿真实验，生成混淆矩阵以评估模型的识别精度。含操作视频指导学习过程。领域：matlab 内容：基于pointNet的三维点云目标分类识别算法在MATLAB中的仿真实现，输出混淆矩阵以验证识别率。用处：适用于学习如何使用PointNet进行三维点云的目标分类识别编程。指向人群：本硕博等科研和教学人员的学习与研究用途。运行注意事项： 1. 请确保使用的是Matlab 2021a或者更高版本。 2. 运行文件夹中的Runme_.m脚本，而不是直接运行子函数文件。 3. 在MATLAB的当前路径窗口中选择正确的工程目录。具体操作步骤可以参考提供的视频教程进行学习。

基于霍夫变换的交通标志识别MATLAB仿真及代码演示视频

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本视频详细介绍了利用MATLAB平台进行交通标志识别的过程，重点展示了基于霍夫变换技术的算法实现，并提供了完整的代码演示。基于Hough霍夫变换的道路交通牌识别的Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行本项目需要注意以下几点：使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，通过运行文件夹内的Runme.m脚本来启动程序，请勿直接运行子函数文件。在执行过程中，确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示为工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频中的指导内容。

基于HOG特征与多分类SVM的目标识别算法Matlab仿真及代码演示视频

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本视频详细介绍了基于HOG特征和多分类SVM的目标识别算法，并通过Matlab进行仿真展示。观众可以学习到从数据预处理、特征提取至模型训练的全过程，同时提供完整代码供参考与实践。领域：MATLAB 内容：基于HOG特征提取和多分类SVM目标识别算法的MATLAB仿真及代码演示视频。用处：适用于学习如何使用基于HOG特征提取和多分类SVM的目标识别编程方法。指向人群：本硕博等教研人员，用于教学与研究目的。运行注意事项： - 请确保使用的是MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非子函数文件。 - 确认当前的工作路径为工程所在目录（在MATLAB左侧的Current Folder窗口中进行设置）。具体操作步骤请参考提供的视频演示。

Matlab中的深度学习多目标识别代码

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本项目提供一套基于Matlab开发的深度学习框架下的多目标识别代码，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。提供完整的目标识别代码供设计参考。欢迎下载使用。

图像识别——混淆矩阵.docx

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本文档《图像识别——混淆矩阵》探讨了在图像识别领域中混淆矩阵的应用与分析方法，帮助读者深入理解分类模型性能评估。 ENVI遥感影像处理是一种常用的地理信息系统技术。它能够帮助用户进行高效率的图像预处理、分类和分析等工作。通过使用该软件，研究人员可以更加便捷地获取所需的遥感数据，并对其进行深入的研究与应用。

利用MATLAB绘制数据的ROC曲线及生成混淆矩阵(TN, FP, FN, TP)，附带仿真视频演示

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本教程详细介绍如何使用MATLAB软件绘制ROC曲线并计算混淆矩阵（包括真阴性、假阳性、假阴性和真阳性），同时提供详细的仿真操作视频。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：ROC（受试者工作特征曲线）。 3. 内容：通过MATLAB绘制数据的ROC曲线，并输出TN、FP、FN、TP混淆矩阵。代码示例： ```matlab % 使用特征和标签初始化分类器类S2 S2 = simple_classifier(meas, labels, virginica); % 运行留一法交叉验证 S2 = S2.class_LOOCV(linear); % 显示LOOCV的混淆矩阵 S2.disp_conf(); % 生成ROC曲线 S2 = S2.roc_curve_perf_pos(); ``` 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体操作可以参考视频录像中的演示步骤。

混淆矩阵代码.rar

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本资源为一个关于构建和分析混淆矩阵的Python代码包，适用于机器学习分类模型性能评估。包含多种常见指标计算方法。机器学习中的混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具。它展示了不同类别的预测结果与实际结果之间的关系，包括真阳性、假阳性、真阴性和假阴性等指标。通过这些数据，可以计算出准确率、召回率和F1分数等评价标准，帮助我们更好地理解模型的表现。在Python中创建混淆矩阵通常会使用到scikit-learn库中的`confusion_matrix()`函数。首先需要导入必要的模块： ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix ``` 接着可以通过以下方式计算一个二分类问题的混淆矩阵： ```python y_true = [0, 1, 0, 1] y_pred = [1, 1, 1, 0] confusion_mat = confusion_matrix(y_true=y_true, y_pred=y_pred) print(confusion_mat) ``` 上述代码将输出一个2x2的矩阵，表示每个类别的预测情况。对于多分类问题，则可以使用同样的函数进行计算。除了直接打印混淆矩阵外，还可以借助matplotlib和seaborn等库将其可视化： ```python import seaborn as sns sns.heatmap(confusion_mat, annot=True) ``` 这将生成一个带有数值标记的热力图，使得结果更加直观易懂。