各种卷积计算性能对比(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DSConv,DCNV),包括推理时间，GFlops,FPS

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。 前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。 后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。 框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0 Opencv: 3.4 Python: 3.6 Numpy:1.16

为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书已达18个章节，近50万字，全是中文！！ 下面，我们来看一看该项目有哪些硬核干货吧！ 全书目录 该项目更确切地说是一本深度学习面试手册，500 问，非常详细。全书共分为 18 章，近 50 万字，目录如下： 数学基础 机器学习基础 深度学习基础 经典网络 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 生成对抗网络（GAN） 目标检测 图像分割 强化学习 迁移学习 网络搭建及训练 优化算法 超参数调试 GPU 和框架选型 自然语言处理（NLP） 模型压缩、加速及移动端部署 后端

引入了ReLU和dropout，引入数据增强、池化相互之间有覆盖，三个卷积一个最大池化+三个全连接层采用1*1和3*3的卷积核以及2*2的最大池化使得层数变得更

介绍具体有哪些学习方法。无论有监督学习还是无监督学习 ， 都需要使用大量数据训练网络，实现对给定数据进行分类或递归 。深度学习是一个多层网络结构，和人脑的认知结

图片来源于生活场景，总共40个类别，数量14000+；可用于训练垃圾分类网络，用于识别城市垃圾

深度学习常用数据集，共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络，1万张用于测试神经网络。 每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。 黑底白字。黑底用0表示，白字用0~1之间的浮点数表示，越接近1，颜色越百。

深度学习中，对不同类的数据集图片进行分类，使得训练集、测试集、验证集中含有的图片类别不冲突。例如我手头有一个医学图像处理的数据集，我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所下降，所以需要先进行一次分类。这个程序就是起到这样一个作用。classify.py #读取图片前六位 def sixTop(fileList): sixTopName = list() for name in fileList: sixTopName.append(name[0:6]) return sixTopName #判断前六位数字是否重复，输出次数 def imgRepeat(L): repeatList = [] setList = set(L) flag=True if len(L) != len(setList): flag=False

重要的数据说三遍： 深度学习—猴痘病识别数据集（包含2000张左右猴痘病图片） 深度学习—猴痘病识别数据集（包含2000张左右猴痘病图片） 深度学习—猴痘病识别数据集（包含2000张左右猴痘病图片）

骰子系数 matlab代码MRI分割 用于大脑异常分割的 U-Net 模型的实现. 有关原始源代码的更多信息，请查看作者编写的代码和代码。 数据集 用于训练该模型的数据集是 ，可在 Kaggle 上获得。 它包含来自 110 名患者的数据。 数据由大小为 256x256x3 的 MRI 切片和相应的二进制掩码 256x256 组成。 患者的最小和最大切片数分别为 20 和 88。 训练 该网络使用 105 名患者进行训练，其余 5 名用于验证。 数据增强包括 -20 到 20 度之间的旋转、水平和垂直翻转。 损失是使用 计算的。 该模型在 GPU 上进行了 85 次训练。 检索具有最佳验证损失的权重以进行验证预测。 结果 平均验证准确率约为 88%。 下面切片中的绿色分割代表真实情况，红色分割代表模型的预测。 安装 要安装依赖项，请运行以下命令： pip install -r requirements.txt 如果使用 Conda，您还可以创建具有以下要求的环境： conda env create -f environment.yml 默认情况下，环境名称为mri-segmentati