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AutoBlur-CNN-Features: 使用不同ConvNet的CNN深度特征提取脚本及其在带SVM分类器中的应用...

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简介：
本文介绍了一种使用多种卷积神经网络(CNN)提取图像深度特征的方法，并探讨了这些特征与支持向量机(SVM)分类器结合的应用效果。 AutoBlur_CNN_Features 是一个脚本，用于从具有不同ConvNet的CNN模型中提取深度特征，并将这些特征应用于带有线性核的SVM分类器进行图像分类任务。该脚本涉及以下小型数据集：足球、飞鸟、17flowers、ImageNet-6Weapons 和 ImageNet-7节肢动物。 使用VGG16或MobileNet提取的功能进入SVM分类器中，以便比较完整图像与应用AutoBlur方法过滤后的结果差异。 随代码一起提供了 Soccer 数据集的原始图像和经过 AutoBlur 过滤技术处理并裁剪后的边界框图像（即SoccerAutoBlurBB），方便进行测试。

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  • AutoBlur-CNN-Features: 使用不同ConvNet的CNN深度特征提取脚本及其在带SVM分类器中的应用...
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    本文介绍了一种使用多种卷积神经网络(CNN)提取图像深度特征的方法，并探讨了这些特征与支持向量机(SVM)分类器结合的应用效果。 AutoBlur_CNN_Features 是一个脚本，用于从具有不同ConvNet的CNN模型中提取深度特征，并将这些特征应用于带有线性核的SVM分类器进行图像分类任务。该脚本涉及以下小型数据集：足球、飞鸟、17flowers、ImageNet-6Weapons 和 ImageNet-7节肢动物。 使用VGG16或MobileNet提取的功能进入SVM分类器中，以便比较完整图像与应用AutoBlur方法过滤后的结果差异。 随代码一起提供了 Soccer 数据集的原始图像和经过 AutoBlur 过滤技术处理并裁剪后的边界框图像（即SoccerAutoBlurBB），方便进行测试。
     
  • CNN分类与特征提取：在PyTorch中使用CNN模型
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    本文章介绍了如何利用深度学习框架PyTorch构建和训练卷积神经网络（CNN）模型，进行图像分类及特征提取。文中详细解释了CNN的工作原理及其在图像识别任务中的应用，并提供了实践代码示例。 CNN_classification_feature_extraction 是一个使用 Pytorch 实现的用于分类和特征提取的 CNN 的存储库。它利用了预训练模型来解释其功能，并支持数据并行性和多 GPU，提早停止以及类权重等功能。此外，可以选择加载在 ImageNet 数据集上进行过训练的预训练权重或从头开始使用随机权重进行训练。对于预训练的模型结构来说，在最后一层有1000个节点。此代码将所有模型的最后一层修改为与每个数据集兼容的形式。可以使用的模型包括：resnet18, resnet34, resnet50, resnet101, resnet152,resnext50_32x4d, resnext101_32x8d, wide_resnet50_2, wide_resnet101_2, vgg11, vgg11_bn 和 vgg13。
     
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python SVM分类
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    本文探讨了CNN-SVM与SVM-CNN两种模型在特征提取中的应用，并利用Python实现SVM分类器，结合深度学习和机器学习技术以提高分类准确率。 卷积神经网络（CNN）用于提取特征，并使用SVM分类器进行训练和分类。
     
  • CNN-SVM与SVMCNN_SVM特征提取及Python_SVM分类.zip
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    本资源包含基于CNN-SVM和SVM-CNN的方法进行图像特征提取与分类的代码和数据，采用Python实现，适用于机器学习与计算机视觉领域的研究。 CNN-SVM_SVMCNN_SVM特征提取_SVM_python_SVM分类.zip
     
  • 基于1D、2D和3D特征向量的CNN分类器：利用预提取特征向量而非自动从图像中提取特征的CNN网络...
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    本文提出了一种创新性的卷积神经网络(CNN)分类方法，该方法使用预先提取的一维、二维及三维特征向量进行训练和分类，而无需从头开始自动抽取图像中的特征。这种方法简化了模型复杂性并提高了计算效率，在多种应用场景中展现了优越的性能。 CNN 深度网络由内置的特征提取（展平）层和分类层组成。通过省略特征提取层（如转换层、ReLU 层、池化层），可以直接将 GLCM、LBP 和 MFCC 等特征提供给 CNN，使其仅用于单独分类。这可以通过只使用全连接层来构建 CNN 架构实现，并有助于对音频数据进行分类。我曾使用过 C->R->F->F->F 这样的架构。
     
  • UrbanSound8K音频分类：利用CNN及LIBROSA提取的特征对音频样本进行...
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    本项目基于UrbanSound8K数据集，运用卷积神经网络（CNN）和Librosa库提取音频特征，旨在提升城市环境声音的分类精度。 该数据集包含8732个标记的声音片段（每个不超过4秒），这些声音来自10个不同的城市类别：空调声、汽车喇叭声、儿童玩耍声、狗叫声、钻探噪音、引擎怠速声、枪响声、手持电钻声、警笛声和街头音乐。这些分类依据的是城市声音的分类标准。关于数据集及其编译的具体细节，请参阅相关论文。 所有音频片段均来自现场录音，并已预先组织成十份（分别命名为fold1到fold10），以便于复制并比较自动分类结果中的报告信息。除了音频文件外，还提供了一个CSV文件，其中包含了每个声音段的元数据。 从音频文件中提取特征有三种基本方法：a）利用音频文件的mffcs数据；b）通过生成频谱图图像，并将其转换为可用于分析的数据点（就像处理图片一样），使用Librosa库中的mel_spectogram函数可以轻松实现这一过程。c）结合以上两种方式，构建更加全面的功能集以进行深入研究和分类工作。
     
  • 多类音频分类中的深度学习应用（MLP和CNN）
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    本文探讨了在多种音频分类任务中使用深度学习模型的应用情况，重点比较了多层感知机(MLP)与卷积神经网络(CNN)的效果。 使用深度学习（CNN、MLP）的多类音频分类 引文 如果你觉得这个项目有帮助，请引用如下： @software{vishal_sharma_2020_3988690, author = {Vishal Sharma}, title = {{vishalsharAudio-Classification-using-CNN-MLP: first release}}, month = Aug, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.3988690} 此引用信息用于帮助他人在学术或研究工作中正确地引用该项目。
     
  • 关于Gabor的Matlab程序及其在特征提取中的应用
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    本文探讨了Gabor函数在Matlab环境下的编程实现，并分析其在图像处理中特征提取的应用与效果。通过实验验证了Gabor滤波器的有效性及优越性。 Gabor滤波是一种有效的特征提取方法，在图像处理领域应用广泛。Gabor的Matlab程序就是利用这种方法进行操作的一个实例。
     
  • 运动想象的特征提取与分类在MATLAB中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB软件进行运动想象的特征提取和分类方法，旨在提高脑机接口系统的性能。通过分析不同特征参数对分类准确率的影响，优化算法设计，为相关领域提供技术支持。 参考个人博客中的内容： 运动想象丨特征提取 MATLAB例程（一） 运动想象丨特征分类 MATLAB例程（二）
     
  • Two-Layer-CNN-on-MNIST-master_zip_CNN_特征提取_cnn特征_matlab
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    这个项目是使用Matlab实现的一个两层卷积神经网络(CNN)模型，专门针对MNIST手写数字数据集进行训练和测试。它主要用于研究CNN在网络中的特征提取能力，并分析提取出的cnn特征。 构建2层卷积神经网络特征提取方法的MATLAB程序源码。