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基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

纠错编码是水声OFDM通信系统必须采用的关键技术。本文从译码性能和工程实现角度出发，采用卷积交织、卷积编码和Viterbi软译码相结合的差错控制方案，通过仿真和水池实验确定其参数，并在TMS320DM642上实现。在DSP实现时，卷积交织采用查表法，Viterbi译码采用蝶形运算宏定义等处理方法，极大地提升了运算速度，保证了卷积码的实时性。最后通过海洋实验验证了其译码性能。

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品中的缺陷和杂质，但很难收集到足够的异常图像用于深度学习。 该演示展示了如何使用 CAE 检测和定位异常。 这种只使用正常图像进行训练的方法可能使您能够检测到从未见过的异常​​，通过自定义SegNet模型，您可以轻松地获得此任务的网络结构。 [日本人]在这个演示中，您可以使用深度学习来检测和定位出现在正常图像中的异常。这种仅使用正常图像训练模型的方法可能会检测到您以前从未见过的异常​​情况。我正在自定义 SegNet 模型以轻松获取模型结构。 【Keyward】图像处理、图像分类、深度学习、深度学习、IPCV演示・ SegNet ・ 异常检测 ・ 视觉检测 ・ 语义分割 ・ 自动编码器 ・ 卷积

链接：https://blog.csdn.net/lihuanyu520/article/details/1271080 本实验旨在教授卷积运算单元的设计和搭建，涉及到 FPGA 编程、Verilog HDL 编程等技术。本实验要求学生具备数字电路设计和 Verilog HDL 编程的基础知识，并且熟悉 Vivado 开发环境和 ZYBO 开发板。 该实验使用场景主要包括图像处理、信号处理、神经网络加速器等领域。通过本实验，学生们可以深入了解 FPGA 的原理和应用技巧，掌握卷积运算单元的设计方法和实现方式，并在 ZYBO 开发板上实际搭建一个简单的卷积运算单元。此外，在实验中，学生还将学习到如何使用 Vivado 开发环境进行 FPGA 设计和验证，并且能够在实验过程中进行调试和优化。 对于电子工程、计算机科学等专业的高年级本科生或研究生而言，参加本实验不仅可以提高他们的综合应用能力和创新思维水平，而且还能够帮助他们更好地理解数字电路设计和 FPGA 编程的相关知识，并加深对神经网络加速器等领域的理解。此外，本实验也适合那些对图像处理、信号处理等领域感兴趣的人进行学习和探索。

DSP卷积算法的实现实验报告

本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码