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Deep Learning Toolbox Converter 用于 TensorFlow 模型

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  •      文件类型：MLPKGINSTALL

简介：
MATLAB官方发布版的TensorFlow安装包

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  • Deep Learning Toolbox模型在Inception-ResNet-v2网络中的应用：用于图像...
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    本研究探讨了Deep Learning Toolbox中各类模型在Inception-ResNet-v2网络上的应用效果，专注于提升图像分类与识别精度。 Inception-ResNet-v2 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型在超过一百万张图像上进行过训练，并包含825层，能够将图像分类为1000个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。从您的操作系统或 MATLAB 中打开 inceptionresnetv2.mlpkginstall 文件将会启动安装过程。用法示例：使用 net = inceptionresnetv2() 获取网络实例；绘制网络层情节（净）；读取图像进行分类I = imread(peppers.png); 将图片裁剪为网络的输入大小sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3)); 使用 Inception-ResNet-v2 对图像进行分类标签 = classify(net, I); 显示图像和分类结果。
  • TF-Deep-Learning：基于TensorFlow的深度学习模型合集
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    TF-Deep-Learning 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，提供了一系列用于构建、训练及部署深度学习模型的工具和资源。该项目汇集了各种经典的神经网络架构，并支持快速实验与开发先进的机器学习应用。 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 内容： 1. 摄氏到华氏转换器 目的：使用线性回归模型（根据输入预测单个值）进行机器学习的概念证明项目。 潜在扩展方向包括能够一次测试多个数字，而不是一个值；查找其他线性方程之间的关系以及更复杂的方程之间的关系。 2. 服装分类器 目的： 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种类型的服装进行分类。该模型在测试集上的准确率为87.84%。 使用的数据集涉及了以下对比： - 线性回归与分类问题的区别； - 分类任务使用稀疏分类交叉熵损失函数和softmax激活函数，而回归任务则不使用特定的激活函数且通常采用均方误差作为损失度量。 3. 使用卷积神经网络（CNN）进行服装分类 目的：建立并训练一个卷积神经网络对服装图像进行识别。
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-Keras Models.rar
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    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包，方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
  • 基于Deep Learning Toolbox™的预训练DarkNet-53网络模型：应用于图像分类...
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    本研究利用MATLAB Deep Learning Toolbox中的预训练DarkNet-53模型进行图像分类任务，通过微调和迁移学习技术提高特定数据集上的分类精度。 DarkNet-53是一个预先训练的模型，在ImageNet数据库的一个子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的训练，能够将图片分类到1000个对象类别中（例如键盘、鼠标、铅笔以及各种动物）。 在操作系统或MATLAB环境中打开darknet53.mlpkginstall文件会启动安装过程，适用于R2020a及更高版本的操作系统和软件环境。 使用示例包括： - 访问预先训练好的模型：`net = darknet53();` - 查看网络架构的细节：`network_layers` - 读取图像以进行分类处理：`I = imread(peppers.png);` - 调整图像尺寸至适合输入大小：`sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1), 1:sz(2), 1:sz(3));` - 使用DarkNet-53对图像进行分类：`标签=classify(net, I);` - 显示图像及其分类结果： ``` imshow(I); text(10, 显示分类信息); ```
  • Deep-Learning-for-Metasurface-Optimization: 使用TensorFlow Keras进行优化...
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    本项目运用TensorFlow Keras框架探索深度学习在超表面优化中的应用，致力于提升光学器件性能与设计效率。 深度学习被用于优化元表面参数，训练数据包括张量流/角点及大约5600次Lumerical模拟结果，在垂直入射光条件下进行的模拟。定义超表面特征为：1.长度（L）；2.宽度（W）；3.高度（H）；4.x方向周期性(Ux)；5.y方向周期性(Uy)。输出包括周围和整个可见光谱范围内的相位，间隔为5纳米(从450纳米到800纳米)。 我将通过PowerPoint演示这项工作，并建议在幻灯片放映模式下观看以更好地体验动画效果。此仓库中的所有内容均已获得许可发布。 背景信息：超表面被广泛应用于各种光操控领域。当前最先进的设计方法仍依赖于相对原始的“蛮力”策略，即给定所需输出时，通过多次参数扫描来寻找最接近目标值的组合。这种方法往往需要耗费大量的时间和计算资源进行仿真测试以找到最佳方案。
  • 针对MobileNet-v2网络的Deep Learning Toolbox模型：预训练图像分类工具箱
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    本简介介绍基于MobileNet-v2架构的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务。该工具箱利用MATLAB Deep Learning Toolbox提供高效资源消耗与快速推理能力。 MobileNetv2 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的训练，并能够将这些图像分类为1000个不同的对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和各种动物。 要安装 MobileNetv2 模型，请在您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件以启动安装过程。此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本的软件环境。 使用示例： - 访问已训练好的模型：`net = mobilenetv2();` - 查看网络架构细节 - 读取图像用于分类：`I = imread(peppers.png);` - 调整图片大小以匹配输入尺寸：`sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));` - 使用 MobileNetv2 对图像进行分类：`标签 = classify(net, I);`
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-KerasModels和支持包Mat...
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    Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models 是 MATLAB 提供的支持工具，用于导入基于 Keras 和 TensorFlow 的深度学习模型，便于在 MATLAB 环境下进一步开发和调试。 这是 MATLAB 的工具包 Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models 的参考页，讲解了如何将 TensorFlow 模型在 MATLAB 中使用。
  • 基于Python的VGG16/VGG19/RESNET50 deep learning模型源代码
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    本项目提供使用Python编写的VGG16、VGG19和ResNet50深度学习模型的完整源代码，适用于图像分类任务。 本段落介绍如何使用Python源代码搭建经典深度学习模型，包括VGG16、VGG19和ResNet50，并附有详细注释以帮助初学者理解这些模型的结构。