cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector（和识别器）。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env： $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下： 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本（1_sample_loader.py） Svhn 以 m

此文为读Mask RCNN源码过程中的随笔，很“流水账”，我想价值在于对照着源码把每个步骤的“输入”、“输出”张量的维度标注了一下，会有助于对整体代码的理解。可能有些错误或遗漏，希望发现者指正，以期共同进步。 源码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN 训练部分 模型输入： input_image (batch_size, height, width, channels) #默认(2, 1024, 1024, 3) input_image_meta (batch_size, 1 + 3 + 3 + 4 + 1 + config.NUM_CLASSES)

cnn源码matlab (Open Set) 用于图像分类任务的域适应 新的！ 动作识别数据集链接： ICCV'17 论文在： -> 在 Matlab 2013b 上测试 - Windows 7 -> 在 Visual Studio 2013 / Matlab 2013b 上编译的 Caffe 二进制文件（请使用您自己的二进制文件或预先计算的功能 -> 应为 Matlab 2015 升级包含的 OPTI 工具箱版本：开始分类任务： main.m（启动程序） Run_DA.m（一次运行多个实验的脚本） 修改参数： 输入参数.m isDA = true，激活域自适应 isOpenset = true，激活开放集协议。 否则，（标准）闭集 “ATI”是我们开发的方法 numSrcClusters 必须包含与类或视点相同的数量，因此“ATI”有效：Saenko = 10, Office = 31, Viewpoints = 8, 16, 24, 36, ... 对于开放集协议，计数共享类 + 1 (未知类） isMidResultsDA = true，用于可视化ATI优化过程中的附加结果 数据

基于边界框回归损失的目标检测器以其简单、高效的特点被广泛应用于计算机视觉领域。损失函数中定位算法的精度会影响网络模型检测结果的平均精度。我们在Complete Intersection over Union(CIoU)损失函数的基础上提出了一种改进的提高定位精度的算法。具体来说，该算法在于更全面的考虑预测框和真值框的匹配，利用预测框与真值框高宽比尺寸的比例关系，在真值框和预测框对应的宽高比值相同条件下，考虑预测框对定位精度的影响因素，这样强化了惩罚函数的作用，提高了网络模型的定位精度。我们称这个损失函数是Improved CIoU (ICIoU)。在Udacity, PASCOL VOC(Pascal Visual Object Classes)和MS COCO(Microsoft Common Objects in Context)数据集上的实验，证明了ICIoU用于单级目标检测器YOLOv4在提高模型定位精度方面的有效性。所提出的ICIoU算法相比IoU可以在Udacity测试开发上显著提高AP 1.92%和AP75 3.25%。它还可以在PASCAL VOC上显著提高AP 1.7

在学习到 d2l 中的 CNN 板块时，发现对于大部分 CNN，除了架构网络的代码不同以外，其训练和测试的代码大部分情况都是相同的，为了简化代码的书写特地开发了这个模块（雾）。 该模块基于 PyTorch 实现。 如何使用该模块请看我的这篇文章：https://blog.csdn.net/raelum/article/details/124716176 该模块支持 CNN 的训练和测试，同时可绘制训练集/测试集的损失函数曲线，训练集/测试集的精度。此外，该模块能够计算 GPU 的读取速度。

使用MATLAB的最新的app功能开发的一个带界面车牌识别系统,包括车牌定位，字符分割，CNN识别。打开后，双击，License_plate_recognition_developing.mlapp，启动app对话框，然后点击绿色三角形运行即可。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

卷积神经网络实现手写数字识别代码 保真，配有实验方案说明

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1 绪论 2 1.1 字符识别概述 2 1.2 数字识别研究的目的及意义 2 1.3 手写数字识别的典型应用 3 1.4 国内外研究现状 4 1.5 手写体数字识别系统概述 5 1.6 本文内容安排 6 2 手写体数字识别中预处理技术 7 2.1 图像灰度化 7 2.2 图像二值化 8 2.3 图像反色 9 2.4 图像去噪声 10 2.5 数字分割 11 2.5 数字归一化 11 2.5 数字细化 13 3 手写体数字识别中特征值提取技术 16 3.1 特征提取概述 16 3.2 手写体字符特征提取方法概述 18 3.3 手写体数字识别中的结构特征提取 19 3.4 手写体数字识别中的统计特征提取 20 4 人工神经网络分类器 21 4.1 人工神经网络概述 21 4.2 BP神经网络概述 21 4.3 本文的神经网络结构设计 21 5 系统实现与结果分析 24 5.1 系统实现 24 5.1.1 系统实现环境 24 5.1.2 系统处理流程图及主要工作 25 5.1.3 系统界面 26 5.2 结果分析 26 6 结束语