内容包含Matlab编写的CNN程序代码，每一步都有详细的注解，易于阅读和调试代码。有相应的故障数据集，直接下载下来运行，可以替换为自己的数据集，如果想要得到更好地结果，可以调试网络结构相应的参数。

本系统具有友好的用户操作界面，可以对车牌识别进行结果的展示，通过界面对车牌识别进行分析。 基于 CNN+Yolo 的车牌识别是一种先进的计算机视觉技术，它可以自动识别道路上的车辆并记录下车牌信息。该技术结合了深度学习和目标检测算法，具有高准确性和高效性。 在该技术中，CNN 是一种用于图像分析的深度学习算法，它可以对图像进行自动分类和识别。Yolo 是一种目标检测算法，它可以在图像中自动检测出目标并给出其位置和大小。这两种算法的结合使用可以实现高效的车牌识别。 在实现过程中，首先需要对图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等步骤。接着，使用 CNN 算法对图像进行特征提取，并将其与训练数据进行比对，从而识别出车牌的位置和类型。同时，使用 Yolo 算法对车牌进行精确定位和检测，以确保车牌的完整性和准确性。 该技术的应用场景广泛，例如智能交通系统、停车场管理、安防监控等。在未来，随着计算机视觉技术的不断发展和完善，基于 CNN+Yolo 的车牌识别技术将会得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多的便利。同时，该技术还可以应用于车牌的伪造和篡改检测，有助于保障交通安全和社会稳定。

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这是一个 基于深度学习的卷积神经网络的四种动物识别案例分享（含数据集）。数据集含有上千张 四种动物 的图片。欢迎大家下载。

深度学习+CNN卷积神经网络+剪刀石头布手势识别 我的博客卷积神经网络之剪刀石头布手势识别所用到的数据集 包含训练样本集rps.zip 和 测试样本集rps-test-set.zip 有需要的朋友自取！！！

这是一个关于深度学习（CNN+RNN+LSTM）等的基础知识学习课件。

深度学习CNN模型在CPU上的优化论文指导

在本文中，我们提出了一个动态调度来调整正则化强度，以适应各种网络架构和训练过程。我们的动态正则化是根据训练损失的变化自适应的。对于轻网络架构，它产生低正则化强度，而对于重网络架构，产生高正则化强度。此外，强度是自定步长增长的，以避免过拟合。实验结果表明，所提出的动态正则化方法优于现有的ShakeDrop、Shake-Shake和DropBlock正则化方法。未来，我们将研究动态正则化在数据增强和基于退出的方法中的潜力。

【信号识别】基于matlab深度学习CNN信号调制分类【含Matlab源码 2066期】.mp4

使用tensorflow2.3-keras卷积神经网络CNN实现猫狗识别-迁移学习源码案例+数据集+注释+离线模型