采用CNN神经网络中经典的resnet18模型，对Flowers数据集（https://www.kaggle.com/datasets/alxmamaev/flowers-recognition）进行分类。 运用了图像增广技术与微调技术，在5轮训练后正确率超过了90%，在经过15轮训练后，精度可以达到97%。

摘要 输电线路是国家电力系统中负责电能输送的一个重要的组成部分。架空输电 线路长期经历着电闪雷击、风吹日晒、污秽、雨雪及沉陷等外界环境的侵害。目 前传统的电力巡检仍是人工巡检，新型技术利用无人机搭载高分辨摄像机，近距 离拍摄线路及其关键部件获取航拍图像来代替人工巡检。其中，航拍图像中输电 线路部件的识别及缺陷检测是关键技术也是技术难点。本文提出一种利用 Mask R-CNN 技术提取绝缘子串珠的掩膜图像、采用 Yolo-v3 和 Yolo-v4 进行对照，通 过神经网络模型对其绝缘子自爆区域进行特征提取，特征判断，识别定位。具体 流程如下：针对问题一中绝缘子串珠分割，本文根据不同绝缘子类型进行图像类别划 分，通过图像分割优化模型对小目标进行数据集制作。采用 Mask R-CNN 为框架 构建了深度学习算法，并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台。最后选取 数据集 80%进行模型训练，20%进行测试，使用极大值抑制算法，得出最佳先验 框（best_anchor），对经过模型得出的绝缘子掩模图与官方的绝缘子掩模图进行 计算，求出评价模型的 Dice 系数为 0.83

HLS CNN样本 在Vivado HLS中实现CNN的一些示例代码。 用法 运行软件 先决条件 CMake gcc 建造 mkdir -p build && cd build && cmake .. && make 跑步 # under directory build/ # run LeNet ./lenet 运行Vivado HLS 当前，我们提供一个TCL脚本来构建基于Vivado HLS的硬件设计。 设计文件位于src/accel 。 # Top function is selected as conv_layer_tile_accel_inst vivado_hls tcl/vivado_hls.tcl

SVM训练、测试基本函数；在MATLAB中make之后就可用

主要参考文献： A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2) Vapnik V N. The Nature of Statistical Learning Theory, NY: Springer-Verlag, 1995（中译本：张学工译.《统计学习理论的本质》.清华大学出版社,2000） 【说明】：该书附带介绍了很多科学研究的基本原则，很有启发、借鉴意义。

对KSC和PU数据集进行1D光谱特征学习，2D空间特征学习和3D谱空联合特征学习，所用环境为tensorflow-GPU-1.5.0 keras2.1.6 资源包含KSC和PU两个高光谱数据集

keras搭建简单CNN模型实现kaggle比赛数字识别-附件资源

大数据十大经典算法SVM-讲解课件.ppt

这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理，虽然文献老了点，不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。【英文版】

植物的品种识别 svm和Bp神经网络的研究 基于Matlab