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CNN-Matlab.rar_CNN Matlab_CNN MATLAB_CNN入门_LTSF_基于Matlab的CNN

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简介：
本资源包提供了使用MATLAB进行卷积神经网络（CNN）学习和实践的基础代码与教程，涵盖LTSF技术应用等内容，适合初学者快速上手。 卷积神经网络（CNN）的原理及其在MATLAB中的实现方法适合新入门的同学学习。

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  • CNN-Matlab.rar_CNN Matlab_CNN MATLAB_CNN入门_LTSF_基于Matlab的CNN
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    本资源包提供了使用MATLAB进行卷积神经网络（CNN）学习和实践的基础代码与教程，涵盖LTSF技术应用等内容，适合初学者快速上手。 卷积神经网络（CNN）的原理及其在MATLAB中的实现方法适合新入门的同学学习。
  • 基于MATLAB的CNN实现
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    本项目采用MATLAB语言实现卷积神经网络（CNN），旨在利用其强大的数值计算和可视化功能进行图像识别与分类任务，适用于深度学习初学者快速入门。 使用MATLAB实现卷积神经网络并进行图像特征提取的文件列表如下：CNNCNN\cnnapplygrads.m、CNN\cnnbp.m、CNN\cnnff.m、CNN\cnnnumgradcheck.m、CNN\cnnsetup.m、CNN\cnntest.m、CNN\cnntrain.m、CNN\expand.m、CNN\flipall.m、CNN\mnist_uint8.mat、CNN\sigm.m和 CNN\test_example_CNN.m。
  • CNN-FaceRecognizer-Keras: 基于CNN的人脸识别
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    CNN-FaceRecognizer-Keras 是一个基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别项目，利用Keras框架实现高效准确的人脸检测与验证功能。 CNN-FaceRec基于Keras的CNN人脸识别所需环境为：tensorflow-gpu==2.0.0, Keras==2.3.1, h5py==2.10.0。 使用方法： - 下载好权重文件并将其放置在logs文件夹里。 - 将人脸训练集图片放入data/face/目录中。 - 将人脸测试集图像放入data/test目录中。 运行Face_Rec.py即可实现对data/test文件下的人脸识别。若要训练一个简单模型，可以运行EasyNet_train.py。
  • CNN学习入门指南-薛开宇
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    《CNN学习入门指南》是由薛开宇编写的教程，旨在为初学者提供全面而实用的卷积神经网络（CNN）基础知识和实践指导。 这个幻灯片是学习深度学习和CNN网络的一个很好的入门材料，它深入浅出地介绍了深度学习网络的发展历程及其各个子网络部分的功能。
  • MATLAB CNN代码详解-可解释性CNN（Interpretable CNN）
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    本教程深入解析使用MATLAB构建卷积神经网络(CNN)的过程，并着重讲解如何提高模型的透明度和可解释性。适合希望理解并优化深度学习模型的读者。 本段落提出了一种方法，将传统的卷积神经网络（CNN）改造为可解释的CNN，以阐明高卷积层中的知识表示。在可解释的CNN中，每个过滤器代表特定的对象部分，并且无需对这些对象部分或纹理进行任何注释即可实现监督学习过程。相反，在学习过程中，可解释的CNN会自动将一个具体的部分分配给高转换层中的每一个滤波器。该方法适用于不同结构和类型的CNN。 通过在可解释的CNN中清晰地表示知识，可以更好地理解基于此网络做出决策的过程及模式。实验结果表明，与传统CNN相比，可解释的CNN中的过滤器具有更明显的语义意义。 如果使用了本段落提供的代码，请引用以下两篇论文： 1. 张全世, 吴应年和朱松春，“可解释的卷积神经网络”，CVPR2018。 2. 张全石，王鑫，吴应年，周慧琳和朱松春，“可移植的CNN用于对象分类”，《IEEE模式分析和机器智能交易》，2020。DOI：10.1109/TPAMI.2020.2982882
  • 基于CNN-SVM的MATLAB分类程序
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    本简介介绍了一个利用卷积神经网络（CNN）与支持向量机（SVM）结合的方法，在MATLAB平台上开发的图像分类程序。该程序有效提升了图像识别和分类准确率，适用于多种应用场景。 在MATLAB环境中使用CNN-SVM分类程序进行手写字体识别可以达到100%的准确率。这个过程以改进VGG网络为例，提取某一特定层的特征，并通过SVM完成最终分类。 为什么选择用CNN来提取特征呢？主要有以下几点原因： 1. 由于卷积和池化操作的特点，图像中的平移变化不会影响最后生成的特征向量。这意味着所抽取到的特征不容易过度拟合数据集，同时因为这种特性（即对位置变换不敏感），手写字体在进行小范围移动时也不会改变其识别结果。 2. CNN能够从原始输入中自动学习更加高级和抽象的数据表示方式，相比手动选取投影、方向或重心等简单特征而言更为科学。这使得模型不需要过多依赖于人为设计的特征提取步骤，在提高分类准确率方面具有更大的潜力。 3. 通过调整卷积核大小以及池化层参数，可以灵活地控制整个网络的学习能力。当出现过拟合现象时可以通过减少全连接层中的节点数量来降低复杂度；而在模型欠拟合的情况下，则增加更多的卷积操作或增大特征图的尺寸以提升表达力。 具体实现步骤如下： - 准备并预处理训练数据集 - 构建一个基于VGG架构修改后的CNN网络 - 使用准备好的样本进行网络训练，并保存经过优化调整后的模型文件（特别是全连接层部分） - 从该模型中提取出用于分类的特征向量，将其作为输入送入SVM算法中重新训练 - 在实际应用阶段使用同样的方法获取待测数据对应的特征值后采用支持向量机进行预测判断
  • 基于MATLAB的手写数字多输入CNN识别系统
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    本项目开发了一个基于MATLAB的手写数字多输入卷积神经网络(CNN)识别系统。该系统利用深度学习技术对手写数字图像进行高效准确地分类和识别，为手写数据的自动处理提供了有力工具。 本代码基于MATLAB2020平台搭建多输入单输出的手写数字字体识别系统，并且B站上有视频讲解。
  • 基于CNN的动作识别源码：CNN-Action-Recognition
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    本项目为基于卷积神经网络（CNN）的动作识别系统源代码。采用深度学习技术实现对视频中人体动作的有效分类与识别，适用于智能监控、人机交互等领域研究。 在这个项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对图像和视频进行分类，并利用Pytorch进行了训练。数据集采用的是UCF101数据集中的部分类别（共选择了其中的10个类别）。每个剪辑包含3帧图片，每张图片尺寸为64*64像素。片段标签信息存储在q3_2_data.mat文件中，trLb代表训练样本的标签，valLb则对应验证样本的标签。 首先对CNN进行训练以实现图像分类任务。之后采用三维卷积技术来改进模型，以便能够将每个剪辑作为一个整体视频来进行类别识别。我们在Kaggle平台上参加了两次比赛：一次是关于图片的动作识别（最终排名第十），另一次则是针对视频动作识别的比赛（最后排名第32）。
  • 基于Matlab的CNN图像分类代码
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    本项目提供了一套使用Matlab开发的卷积神经网络(CNN)代码，专注于实现高效且准确的图像分类功能。 该项目旨在利用FPGA技术实现一个经过训练的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。项目采用CIFAR-10数据集作为训练样本，并借助深度学习中的CNN模型对输入图像进行类别划分。设计包含了六个层次：滑动窗口卷积、ReLU激活函数应用、最大池化操作、将特征图展平为一维向量以供全连接层处理，以及最终的Softmax分类器。 具体而言，在实现过程中使用了若干卷积核/过滤器来从输入图像中提取有用的视觉信息。该方法支持灰度或彩色图像作为输入数据源。项目所用到的主要工具有：Xilinx Vivado v17.4（用于FPGA设计）、Matlab R2018a（辅助参考和结果对比）。编程语言方面，选择了Verilog HDL以完成硬件描述任务。 截至目前为止，已经完成了以下几项工作： - 对于FPGA及其相关资源、Vivado 17.4以及Matlab R2018a的基本操作有了初步掌握。 - 使用Vivado 17.4开发了一些基础的Verilog模块，如矩阵乘法器、通用多路复用器（MUX）、卷积运算单元、ReLU激活函数和最大池化功能等。 - 利用了Matlab R2018a创建了一系列辅助性矩阵操作程序，用于参考目的及结果验证之需。 此外，在初始阶段主要处理灰度图像（通过在Matlab中将彩色图片转换为灰度格式）。接下来的工作重点在于进一步完善上述基础模块，并开始着手构建整个CNN架构。
  • CNN的MATLAB开发
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    本项目专注于使用MATLAB为CNN（卷积神经网络）进行开发工作，涵盖图像处理、深度学习模型构建及性能优化等方面。 在MATLAB环境中开发基于CNN的图像处理神经网络，并提出一种新的边缘检测算法。