matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机

tensorflow实现手写数字识别，参考了别人在kaggle上的开源代码

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是AlexNet的神经网络模型，做的是花朵分类识别与预测的案例。代码很详细，容易看懂。 数据集中包含5种类别的花朵。下载运行代码时，记得把数据集的压缩包解压下来，并且改一下代码中载入此数据集时相应的路径哦~

Alexnet交互式迁移学习

重要知识点经过批注的AlexNet论文原版

AlexNet pytorch

AlexNet 论文总结一、论文翻译摘要（一）引言（二）数据集（三）架构1. ReLU非线性2. 多GPU训练3. 局部响应归一化（LRN）4. 重叠池化5. 整体架构（四）减少过拟合1. 数据增强2. Dropout（五）学习细节（六）结果1. 定性评估（七）探讨二、论文笔记（一）网络架构梳理1. 卷积层 1（conv1）2. 卷积层 2（conv2）3. 卷积层 3（conv3）4. 卷积层 4（conv4）5. 卷积层 5（conv5）6. 全连接层 1（fc1）7. 全连接层 2（fc2）8. 全连接层 3（fc3）（二）局部响应归一化（LRN）1. 为什么要引入LRN层？2. LRN

用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior 用于实现图像去雾的代码，很有效，matlab写的，基于暗原色去雾，dark channel prior

pytorch 搭建AlexNet 对花进行分类

基于AlexNet的模型结构：AlexNet-ImageNet-CNTK