通过MATLAB构建卷积神经网络CNN，用于图像特征提取。-ITADN社区

利用MATLAB实现CNN的卷积神经网络并进行图像特征提取_CNN图像处理MATLAB,CNN特征提取MATLAB

优质

本文介绍了如何使用MATLAB构建和训练基于CNN的卷积神经网络模型，以实现高效的图像特征提取。通过实例演示了CNN在图像处理中的应用及性能优化方法。使用MATLAB实现卷积神经网络并对图像进行特征提取的文件列表如下：CNN\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.rar_CNN特征_卷积神经网络特征提取_cnn特征_cnn特征提取

优质

本资源包提供了关于CNN（卷积神经网络）特征及提取方法的相关内容，涵盖理论与实践应用，适用于研究和学习。一种有效的特征提取算法包括了几类卷积神经网络的算法代码与演示数据。

利用MATLAB实现的CNN卷积神经网络及图像特征提取+运行结果.zip

优质

本资源提供了一个基于MATLAB开发的卷积神经网络（CNN）项目，用于进行图像特征提取，并包含详细的代码和实验结果。版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多个方向的Matlab仿真研究。内容涉及标题所示主题，具体介绍可通过主页搜索博客获取。适合本科至硕士阶段的教学与科研使用。团队长期从事以下领域的算法研究和改进： 1. 智能优化算法及其应用 1.1 改进智能优化算法（单目标及多目标） 2. 生产调度问题，包括： - 装配线调度 - 车间调度 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 3. 路径规划问题涵盖：旅行商问题（TSP、TSPTW）、各类车辆路径规划（vrp、VRPTW、CVRP）、机器人及无人机三维路径规划，多式联运以及无人机结合车辆配送等问题。 4. 物流选址研究包括背包问题和物流选址等。 5.电力系统优化方面： - 微电网优化 - 配电网络系统的优化设计与重构 - 有序充电策略及储能双层调度、配置 6. 神经网络回归预测，分类清单涵盖BP神经网络、LSSVM、SVM、CNN等传统方法以及ELM（极限学习机）、KELM、DELM等多种新型算法。 7. 图像处理技术包括图像识别（如车牌及交通标志的复杂环境下识别，发票和身份证等证件信息读取）；图像分割；检测类别涵盖显著性检测至行人火灾检测；隐藏与增强功能以及压缩重建等。 8. 信号处理包含信号分类、故障诊断等方面的应用研究。 9. 元胞自动机仿真用于模拟交通流、人群疏散及病毒扩散，晶体生长等问题。 10.无线传感器网络：定位和覆盖优化方案设计，室内导航系统开发,通信与无人机中继技术等。

qqwwd_floorrbc_基于卷积神经网络的特征提取_

优质

本研究探讨了利用卷积神经网络进行高效特征提取的方法，旨在提高图像识别与分类任务中的性能表现。通过深度学习技术的应用，优化模型结构以适应多样化的数据集需求。使用Matlab编程提取图片中的文字可以达到较好的效果。

基于MATLAB的卷积神经网络图像特征提取（高分资料）.zip

优质

本资料提供了一种利用MATLAB进行卷积神经网络(CNN)构建与训练的方法，专注于图像特征的高效提取。适用于深度学习研究和实践者。包含详细代码及注释。 MATLAB实现卷积神经网络并对图像进行特征提取的代码已完整打包为.zip文件，下载后无需任何修改即可直接运行。该资源包含所有必要的文件和设置，确保用户能够顺利使用并开展相关研究或项目工作。

基于深度学习的卷积神经网络图像特征提取.pdf

优质

本文探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行高效、准确的图像特征提取方法。通过实验分析验证了该模型在图像处理任务中的优越性。图像特征提取是计算机视觉与机器学习领域中的一个重要研究方向。它涉及从图像中抽取描述其内容及结构的信息，这些信息可以包括颜色、纹理、形状或边缘等属性。通过这种转换过程，我们可以将图像转化为便于计算机处理的形式，并应用于诸如图像识别、分类和目标检测等领域。在特征提取方法上存在两种基本类型：低级与高级特征。前者涵盖了如色彩分布、纹理模式及边界细节等基础视觉信息；后者则关注于更抽象的概念，例如物体的整体轮廓或特定方向的感知特性。目前用于进行此类工作的技术大致可以分为三组： 1. **传统算法**——包括SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）、ORB（定向快速二值特征）和HAAR等。这类方法主要依赖于图像的基本视觉属性。 2. **深度学习模型**——例如卷积神经网络(CNN)及递归神经网络(RNN)，它们能够从大量数据中自动提取出更复杂的、抽象的视觉模式。 3. **混合策略**——结合了传统与现代技术的优点，旨在提高特征提取任务中的准确度和效率。 VGG（Visual Geometry Group）模型和ResNet（残差网络）是深度学习领域内用于图像识别及分类任务中广泛应用的技术。前者以卷积神经网路为基础架构，擅长于捕捉复杂的视觉信息；后者则通过引入“残差块”来处理深层结构中的梯度消失问题，并能同时提取低级与高级特征。在进行图像特征分析时，“先验知识”的作用不容忽视——它帮助我们根据具体需求挑选最合适的算法和技术方案，从而优化性能和效率指标。尽管深度学习技术显著提升了图像识别的精度及速度，但其实施通常需要大量的计算资源以及高质量的数据集支持。这种高投入要求成为了开发过程中的一大挑战。总体而言，有效的特征提取不仅依赖于正确选择相应的技术和模型，还需要结合实际应用场景中的先验知识，并合理利用现有的硬件和数据条件来实现最佳效果。未来的研究应当致力于进一步优化深度学习方法在图像处理领域的应用，并探索新的算法框架以期达到更高的精度与效率水平。

从零构建神经网络：卷积神经网络(CNN)之旅

优质

本课程带领初学者从零开始探索和构建卷积神经网络(CNN)，详细介绍其原理与实践应用。本段落主要通过代码实例详细介绍了卷积神经网络（CNN）架构中的卷积层、池化层和全连接层，希望对您的学习有所帮助。卷积神经网络的基础内容可以参考相关资料。通常情况下，一个典型的卷积神经网络包括以下三个部分：卷积层、池化层以及全连接层。下面将分别介绍这三个组成部分的具体细节： 2.1 卷积层在讨论卷积神经网络中的“卷积”时，需要注意到它与信号处理领域中所说的“卷积”的区别。后者通常涉及镜像相乘和求和的操作过程；而在CNN的上下文中，“卷积操作”则直接进行元素对应位置上的乘法运算之后再求和，无需执行任何翻转或对称变换。如上图所示（此处应有相关示意图），最左侧为输入数据，中间部分表示用于计算的“卷积核”，而右侧则是经过上述步骤后得出的结果。具体来说，在给定一个3x3大小的卷积核的情况下，可以观察到绿色和红色标记框内的操作过程： - 绿色方框中的例子展示了如何将卷积核与输入数据进行逐点相乘，并求其总和来获得输出值； - 类似地，对于图中用红圈标出的位置也可以通过相同的方法计算得到相应的结果。以上便是关于CNN架构核心组件之一——“卷积层”的简要说明。

卷积神经网络精髓：特征提取（2023.1.21，除夕）.zip

优质

这份资料深入探讨了卷积神经网络的核心概念——特征提取技术，并结合实例讲解其原理与应用。特别适合于农历新年期间自学和研究的爱好者们。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域的重要组成部分，在图像处理与计算机视觉任务方面表现卓越。“卷积神经网络核心：特征提取”这部分内容将详细介绍CNN如何利用其独特的结构有效地从图像中提取特征。 CNN的核心特性包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层。这些组件协同工作，使CNN能够学习并识别原始像素数据中的抽象且有意义的模式，从而实现诸如图像分类与目标检测等任务。 1. **卷积层**：作为CNN的基础部分，卷积层通过滑动一组可调整权重的滤波器（或称卷积核）在输入图像上进行操作。每个滤波器在整个图像的不同位置使用相同的权重来识别特定模式，此过程称为卷积运算，并能提取出局部特征如边缘、纹理和角点。 2. **卷积核**：一组用于检测不同类型的图像特征的权重参数即为卷积核，在滑动过程中与输入数据进行乘法操作生成新的特征图。不同的卷积核可以捕捉特定类型的信息，例如某些可能专注于识别边缘，而其他则关注颜色或纹理信息。 3. **特征提取**：随着网络中更多层堆叠起来，CNN能够学习越来越复杂的抽象表示形式。浅层次的特征通常反映图像的基础视觉属性如亮度和色度变化；深层次的特征则包含更复杂的概念如形状与物体的部分结构。这一逐层递进的过程赋予了CNN强大的模式识别能力。 4. **池化层**：在卷积操作之后，通过引入池化层来减小数据的空间维度、减少计算量，并增强模型对输入变化的鲁棒性。常见的池化方法包括最大值和平均值池化，它们能够帮助降低过拟合风险。 5. **激活函数**：如ReLU（修正线性单元）这样的非线性激活函数为网络引入了必要的复杂度层次结构，使CNN有能力学习更加复杂的特征表示形式。ReLU通过将负输入设为零并保留正值来有效缓解梯度消失问题。 6. **全连接层**：在模型的最后阶段，通常会采用全连接层以实现最终分类任务。这一阶段将前一层得到的高维特征向量映射到输出类别空间，并结合softmax函数将其转换成概率分布形式表示各个类别的可能性大小。 7. **训练过程**：CNN的学习流程一般依赖于反向传播算法和优化策略，如随机梯度下降（SGD）或Adam。在这一过程中，模型参数根据损失函数的导数进行迭代更新以最小化预测值与实际标签之间的差距。通过这些机制，卷积神经网络能够高效地处理高维度图像数据，并自动学习到有用的特征表示形式，在各种视觉任务中展现出优异的表现。“卷积神经网络核心：特征提取”这一资料将详细解释上述概念并提供实例、代码示例及实验结果以帮助读者深入理解CNN的工作原理及其在特征提取方面的重要性。无论是深度学习的新手还是经验丰富的专家，都能从中获益匪浅，并进一步提升对这个领域的认知水平。

基于Matlab的CNN卷积神经网络图像识别

优质

本研究利用MATLAB平台构建并训练了卷积神经网络(CNN)，专注于提高图像识别精度与效率，探索其在复杂场景中的应用潜力。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，在图像处理任务如图像识别、目标检测和分类等方面具有广泛应用价值。在Matlab环境中实现CNN可以利用其强大的数学计算能力和丰富的图像工具箱，使得研究者与开发者能够便捷地构建和训练自己的模型。本项目提供了完整的CNN模型在Matlab中的实现细节，包括代码程序及相关数据资源。这对于学习理解CNN的工作原理以及如何搭建优化实际应用中的模型非常有帮助。 1. **CNN结构**：典型的CNN由卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。其中，卷积层用于提取图像特征；池化层则降低数据维度并保留关键信息；全连接层将特征向量转换为分类概率值，而最后的输出层给出最终类别预测。 2. **卷积操作**：在输入图像上滑动的滤波器（即卷积核）执行着提取特定图像特性的工作。每一个滤波器可以识别不同的视觉模式如边缘、纹理或颜色分布等特征。 3. **激活函数**：常用的ReLU激活函数为模型引入非线性，提升表达能力的同时简化了反向传播过程中的计算复杂度。 4. **池化操作**：通过减小数据规模来加速训练并减少过拟合风险。最大值和平均值两种常见的池化方式分别保留或舍弃每个子区域的最大特征值或取其均值。 5. **损失函数与优化器**：在模型训练过程中，交叉熵等特定的损失函数用于衡量预测结果与实际标签之间的差距；而梯度下降、随机梯度下降（SGD）和Adam等优化算法则帮助调整网络权重以最小化该误差。 6. **数据预处理**：为了提升CNN性能，在正式开始训练之前通常需要对图像进行归一化、填充边界像素以及颜色空间转换等一系列的预处理步骤。 7. **训练与验证流程**：Matlab提供了`fitnet`函数用于创建网络模型，同时使用`fit`函数执行具体的训练任务。通过合理划分数据集作为独立的训练和验证部分来监控并防止过拟合现象的发生。 8. **性能评估指标**：准确率、精度、召回率以及F1分数等评价标准帮助我们全面了解CNN的表现情况；Matlab中可通过`confusionmat`及`classperf`函数生成混淆矩阵与性能报告以辅助分析模型效果。 9. **保存和应用训练后的模型**：经过充分训练的CNN可以被存储为MAT文件，以便以后的应用。通过加载这些预训练模型，并结合分类或预测功能，在新数据集上执行图像识别任务变得更为便捷高效。综上所述，该项目提供了一个全面的学习平台来理解并实践在Matlab中构建和优化CNN的过程，无论是对初学者还是经验丰富的研究者都具有重要的参考价值。

Chemistry.AI | 利用卷积神经网络(CNN)预测分子特征

优质

Chemistry.AI采用先进的卷积神经网络技术，致力于高效准确地预测分子特性。通过深度学习模型，我们能够快速解析化学结构信息，为药物设计和材料科学提供有力支持。 CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）环境准备 Python版本：3.6.8 PyTorch版本：1.1.0 RDKit版本：2020.03.1 基于卷积神经网络(CNN)预测分子特性，首先需要导入相关库： ```python from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Crippen import MolLogP import numpy as np import torch import time ``` 载入数据时设置最大长度为64。假设有一个名为`smiles.txt`的文件用于存储SMILES字符串，可以通过以下方式读取该文件： ```python maxlen = 64 with open(smiles.txt) as f: # 数据处理代码将在此处进行 ``` 注意：此处仅展示了如何打开并开始处理数据文件，并未展示具体的后续操作步骤。

是否确定退出登录?

通过MATLAB构建卷积神经网络CNN，用于图像特征提取。

全部评论 (0)