Javascript中的深度学习，实现在浏览器中训练卷积神经网络

使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分，论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分： 生成感兴趣的多结构区域（MSROI）的代码（使用CNN模型。已提供了预训练的模型） 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码（供1使用） 要求： 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表，请参阅requirements.txt 推荐： Imagemagick（用于更快的图像操作） VQMT（用于获取指标以比较图像） 目录 如何使用此代码？ 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。

【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

本应用为“车牌检测与识别”，检测模型基于卷积神经网络训练，训练平台为yolov5s，车牌检测训练样本数据集大概有5000张，车牌识别训练样本数据集大概有2000张。本应用包括以下三部分：训练数据集（已经标注，可采用yolov5进行训练）、车牌检测模型文件和车牌字符识别模型文件（包括pt格式和onnx格式）、基于java swing构建的demo程序（基于此，可以扩展成WEB应用、微服务等）。

基于Python卷积神经网络的动物识别系统源码，动物检测系统源码，宠物识别系统源码

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

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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