步态matlab代码CNN步态库，用于基于步态的生物特征识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 该库包含支持[1]和[2]的Matlab代码。 如果发现此代码有用，请引用[1]或[2]。 先决条件 MatConvNet库： Tukey的损失函数（用于回归）： 此代码已在带有Matlab 2013b的Ubuntu 14.04和带有Matlab 2016b的Ubuntu 16.04.2上进行了测试。 预训练模型 从这里下载： 样品测试数据 正常情况下，来自TUM-GAID的测试对象分区的一些测试序列： 快速开始 假设您已将CNNGait库放置在文件夹中。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait cg_demo_test 参考 [1] MJ Marin-Jimenez，F Castro，N Guil，F de la Torre，R Medina-Carnicer 2017年国际影像处理会议（ICIP） [2] FM Cast

本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

菜菜菜菜菜菜神经网络.pdf

【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码

MSG-Net（多尺度指导网络） 多尺度制导网络 该存储库（ ）是MSG-Net的正式版本，适用于我们在ECCV16中进行的。 它带有四个训练有素的网络（x2，x4，x8和x16），一个带Kong的RGBD训练集和三个带Kong的RGBD测试集（A，B和C）。 据我们所知，MSG-Net是FIRST卷积神经网络，它尝试在多尺度引导下从相应的高分辨率RGB图像上对深度图像进行升采样。 还提供了MS-Net的另一个（无多尺度指导）。 有关更多详细信息，请访问。 许可和引文 该软件和相关的文档文件（以下简称“软件”），以及包括但不限于附图的研究论文（深度多尺度制导的深度图超分辨率）以及表格（以下简称“纸张”）均已提供给学术界仅用于研究目的，无任何担保。 任何商业用途都必须征得我的同意。 在您的工作中使用软件或论文的任何部分时，请引用以下论文 @InProceedings{hui16

分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势

WAGE量化网络 github代码，进行微调让其在tensorflow2.0， python3 环境下运行

基于深度学习的目标检测技术在目标检测领域有强大的生命力,但是将其用于合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测时并没有达到预期的效果。提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法用来检测多场景下的多尺度舰船目标,在单发多盒探测器检测框架的基础上,使用性能更好的Darknet-53作为特征提取网络,加入更深层次的特征融合网络,生成语义信息更加丰富的新的特征预测图。同时在训练策略上使用了一种新的二分类损失函数来解决训练过程中难易样本失衡的问题。在扩展的公开SAR图像舰船数据集上进行验证实验,实验结果表明,所提方法对复杂场景下不同尺寸的舰船目标的检测展现出了良好的适应性。

pytorch-SCNN **于2018/12/15更新。 去做 支持不同的骨干网 支持城市景观 单GPU训练 介绍 这是的PyTorch（0.4.1）实现。它可以使用Modified Aligned ResNet作为主干。目前，我们使用Cityscapes数据集训练SCNN。 安装 该代码已通过Anaconda和Python 3.6进行了测试。安装Anaconda环境后： 克隆仓库： git clone https://github.com/forlovess/SCNN-pytorch.git cd SCNN-pytorch 安装依赖项： 有关PyTorch依赖关系，请参见以获得更多详细信息。 对于自定义依赖项： pip install matplotlib pillow tensorboardX tqdm 训练 请按照以下步骤训练您的模型： 输入参数：（通过python tr

这是卷积神经网络汇报的知识，包括网络的背景、结构、求解以及应用。是初学者很好的资料，希望对你有用。