MATLAB精度验证代码-PIV-LiteFlowNet版：利用深度神经网络(LiteFlowNet)的粒子图像测速方法-ITADN社区

MATLAB精度验证代码-PIV-LiteFlowNet版：利用深度神经网络(LiteFlowNet)的粒子图像测速方法

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本项目提供基于MATLAB环境下的PIV（粒子图像测速）精度验证代码，创新性地融入了轻量级深度神经网络LiteFlowNet，旨在提升流场分析中的速度和准确性。适用于科研与工程应用中对流动现象的深入探究。 PIV-LiteFlowNet-en是一种用于执行粒子图像测速（PIV）的深层神经网络技术，旨在估计流体运动并进行可视化分析。该存储库包含两个主要目录： 1. caffe：此文件夹包含了经过训练的模型。 2. demos：这个文件夹内有MATLAB脚本，可用于测试已训练好的模型。请注意，本项目仅供研究使用，并受到版权保护。任何商业用途需事先获得许可。如果您在学术研究中应用了这些代码，请引用以下论文： CaiS, LiangJ, GaoQ, XuC, WeiR. Particle image velocimetry based on a deep learning motion estimator, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (accepted). 或者 CaiS, ZhouS, XuC, GaoQ. Dense motion estimation of particle images via convolutional neural networks. 以上文献详细描述了PIV-LiteFlowNet-en的工作原理和应用。

基于MATLAB的粒子图像测速(PIV)源代码

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本源代码为利用MATLAB开发的粒子图像测速（PIV）工具，适用于流体力学研究中的速度场测量与分析。很好的粒子图像测速（PIV）Matlab源代码，在MATLAB 2010版本下测试通过。

MATLAB中部分代码无法运行 - PIV: Python和MATLAB中的粒子图像测速(PIV)代码

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本文探讨了在使用MATLAB进行粒子图像测速（PIV）分析时遇到的部分代码执行问题，并介绍了Python与MATLAB两种编程语言在PIV应用上的代码实现情况。在MATLAB中有一些粒子图像测速（PIV）代码运行存在问题，在Python和Matlab中的PIV代码中，Python版本的代码（Python_Code.py）经常更新，而Matlab版本相对较旧。如果可以的话，请使用Python代码。在某些情况下，Numba库可以使代码运行得更快（最多2.2倍）。如果您不想使用Numba，请将第12和第15行注释掉。

Matlab精度验证代码-Melanoma检测ML:基于深度卷积神经网络(CNN)的黑素瘤识别

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本项目利用MATLAB开发了一套基于深度卷积神经网络（CNN）的黑素瘤检测系统，旨在通过精确算法模型提高皮肤病变早期诊断效率。代码包含了详细的精度验证部分，以确保模型在临床应用中的可靠性与准确性。该项目的目的是创建一个卷积神经网络（CNN），用于将皮肤病变的皮肤镜图像分类为黑色素瘤或非黑色素瘤。这些皮肤镜图像是通过使用显微镜和照明技术获取的皮肤图像。项目动机源于黑素瘤是致命且最具侵略性的皮肤癌之一，预计到2018年，在美国会造成9,320例死亡。然而，如果能在转移之前早期发现黑素瘤，则5年的生存率约为99%。因此，对于患者的生存而言，在其扩散前进行早期检测至关重要。黑色素瘤是由位于皮肤表皮中的生成色素的细胞（即黑色素细胞）快速生长演变而来的病变。虽然只有通过活检才能确诊为黑色素瘤，但通常使用助记符“ABCDEs”来识别现有或新出现的痣中是否存在黑素瘤： - **不对称**：病灶形状不规则或者对称性较差。 - **边框**：边缘模糊且难以界定。 - **颜色**：存在多种不同的颜色，或是色素分布不均。 - **直径**：尺寸超过6毫米。 - **不断发展**：随着时间的推移，病变的颜色和大小会发生变化。该项目探索了两种CNN架构。一种是使用Keras、TensorFlow以及Python从零开始构建的简单卷积神经网络；另一种则是在MATLAB中利用深度学习工具箱来实现模型开发。

用于PIV粒子图像测速的软件

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本软件专为PIV（粒子图像 velocimetry）技术设计，提供高效的数据处理与分析功能，适用于流体动力学研究中的速度场测量和颗粒追踪。使用分析两张图片的方法来获取速度场和涡量场的参数非常实用。通过FFT算法可以分析粒子群的位移，并且可以通过获得的速度场利用控制容积法或泊松方程法进行进一步研究。

MATLAB深度神经网络预测（附源码）

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本项目运用MATLAB实现深度神经网络模型进行预测分析，并提供完整源代码供学习参考。适合数据分析与机器学习爱好者深入研究。深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是机器学习领域的一种强大模型，在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域表现出色。MATLAB是一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱来实现深度学习模型的构建、训练与预测。“matlab 深度神经网络预测（含matlab源码）”是一个包含MATLAB源代码的资源包，用于指导用户如何在MATLAB中使用DNN进行预测任务。接下来我们深入了解MATLAB中的深度学习工具箱。该工具箱提供了多种预定义的网络架构，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和全连接网络（Fully Connected Networks），同时也支持用户自定义网络结构。 1. **构建深度神经网络**：在MATLAB中，可以使用`deepNetwork`函数或直接调用预设的架构如`alexnet`, `vgg16`, `resnet50`等。通过设置层数、节点数量、激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）以及权重初始化方式来定制网络结构。 2. **数据预处理**：训练DNN前需要对数据进行预处理，包括归一化、标准化及特征提取等步骤。MATLAB提供了`imresize`, `im2double`等功能用于图像数据的准备，使用`timeseries`函数处理时间序列，并通过如`fitcsvm`这样的工具转换结构化数据。 3. **训练过程**：在MATLAB中利用`trainNetwork`函数进行DNN模型的训练。此函数接受网络架构、训练数据和标签以及一系列配置选项（例如学习率、优化器类型为SGD或Adam，损失函数如交叉熵）来启动训练流程。通过使用`plotTrainingLoss`和`plotTrainingAccuracy`等工具监控训练状态。 4. **模型验证与调整**：为了提高模型的泛化能力，可以采用交叉验证及超参数调优方法。MATLAB提供了`crossval`进行交叉验证以及`tuneHyperparameters`来优化超参数设置。 5. **模型预测**：完成训练后，利用`predict`函数将DNN应用于新数据集以生成预测结果。在该资料包中，可能包括从预处理到最终预测的完整代码示例。 6. **源码解读**：“MATLAB-DNN-master”文件夹可能是项目源代码的基础目录，其中包含.m脚本或函数、数据集和配置文件等资源。通过研究这些源码，可以学习如何在实际项目中应用MATLAB深度学习工具箱的技术细节，并提升个人的编程能力。这份资料包是深入理解DNN构建及预测过程的重要教学材料，有助于用户掌握使用MATLAB进行深度学习任务的具体步骤和技术要点。

图像分类的神经网络代码及图神经网络方法(Matlab)

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本项目包含使用Matlab编写的图像分类神经网络代码和基于图神经网络的创新解决方案，适用于深度学习研究与实践。这段文字描述了关于数字图像处理的MATLAB代码集合，包含大量实例，并涉及多种数字图像处理算法。

Matlab中的深度置信神经网络代码

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本代码实现基于MATLAB的深度置信神经网络(DBN)构建与训练过程，适用于模式识别和机器学习任务。详细介绍了深度置信神经网络的MATLAB代码，可供大家学习参考。

基于深度卷积神经网络的图像去噪方法

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本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的图像去噪方法，有效去除噪声的同时保留图像细节和纹理。使用DnCNN网络进行图像去噪时，该网络主要采用了批量归一化和ReLU函数。

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MATLAB精度验证代码-PIV-LiteFlowNet版：利用深度神经网络(LiteFlowNet)的粒子图像测速方法

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