mdCNN is a Matlab framework for Convolutional Neural Network (CNN) supporting 1D, 2D and 3D kernels. Network is Multidimensional, kernels are in 3D and convolution is done in 3D. It is suitable for volumetric input such as CT / MRI / video sections. But can also process 1d/2d images. Framework supports all the major features such as dropout, padding, stride, max pooling, L2 regularization, momentum, cross entropy, MSE. The framework Its completely written in Matlab, No dependencies are needed. It is pretty optimized, when training or testing all of the CPU cores are participating using Matlab Built-in Multi-threading. There are several examples for training a network on MNIST, CIFAR10, 1D CNN, and MNIST3d - a special expansion of MNIST dataset to 3D volumes. MNIST Demo will download the dataset and start the training process. It will reach 99.2% in several minutes. CIFAR10 demo reaches about 80% but it takes longer to converge. For 3D volumes there is a demo file that will creates a 3d volume from each digit in MNIST dataset, then starts training on the 28x28x28 samples. It will reach similar accuracy as in the 2d demo This framework was used in a project classifying Vertebra in a 3D CT images. =~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~ To run MNIST demo: Go into the folder 'Demo/MNIST' , Run 'demoMnist.m' file. After 15 iterations it will open a GUI where you can test the network performance. In addition layer 1 filters will be shown. To run MNIST3D demo: Go into the folder 'Demo/MNIST3d' , and run 'demoMnist3D.m' file. =~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~=~ Check the 'mdCNN documentation.docx' file for more specification on how to configure a network For general questions regarding network design and training, please use this forum https://groups.google.com/forum/#!forum/mdcnn-multidimensional-cnn-library-in-matlab Any other issues you can contact me at hagaygarty@gmail.com Please use matlab 2014 and above

代码数据完整，包含超限学习机，单层双层神经网络 %% III. 数据归一化 %% % 1. 训练集 [Pn_train,inputps] = mapminmax(p); Pn_test = mapminmax('apply',ptest,inputps); %% % 2. 测试集 [Tn_train,outputps] = mapminmax(t); Tn_test = mapminmax('apply',ttest,outputps); %% IV. ELM创建/训练 [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(Pn_train,Tn_train,19,'sig',0);

里面包含卷积神经网路的一些基本介绍，还有相关学者的笔记介绍，很适合初学者学习参看卷积神经网络的基本原理

KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

卷积神经网络去模糊 Tensorflow中的深度CNN实施可对文本图像进行去模糊处理 目录 安装 克隆项目， > git clone git@github.com:satwikkansal/deblurring_cnn.git > cd deblurring_cnn 安装依赖项， > pip install -r requirements.txt 用法 可以按照的说明下载数据集。 下载后，将数据相应地放置在data/train和data/test目录中。 使用以下命令开始训练， > python train.py 输出将保存在output目录中。 贡献 欢迎所有补丁！ 执照 MIT许可证-有关详细信息，请参阅文件 致谢 参考： http : //www.fit.vutbr.cz/~ihradis/pubs.php? file=/pub/10922/hradis1

摘 要：本文从手写数字识别这一较为简单的模式识别问题入手，探讨数据结构与算法在实际生活中的应用。本文研究两种手写数字识别算法——基于K-近邻算法（KNN）的手写数字识别算法和基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别算法，说明两种算法的基本原理，并对比两种算法之间的优缺点。 关键字：手写数字识别算法，KNN，CNN

matlab终止以下代码通过训练卷积神经网络比较图像斑块进行立体匹配 资料库包含 用卷积神经网络计算立体声匹配成本的过程； 在立体匹配任务上训练卷积神经网络的程序； 和 基本的立体方法（基于交叉的成本汇总，半全局匹配，左右一致性检查，中值过滤器和双边过滤器）； 在KITTI数据集上运行至少需要6 GB内存的NVIDIA GPU，在Middleiddle数据集上运行需要至少12 GB的NVIDIA GPU。 我们在GTX Titan（仅KITTI），K80和GTX Titan X上测试了该代码。该代码根据BSD 2条款许可发布。 如果您在工作中使用此存储库中的代码，请引用我们的文档。 @article{zbontar2016stereo, title={Stereo matching by training a convolutional neural network to compare image patches}, author={Zbontar, Jure and LeCun, Yann}, journal={Journal of Machine Learning Researc

matlab画CNN网络图代码设计或可视化神经网络架构的工具 ：Net2Vis从Keras代码自动为卷积神经网络生成抽象可视化。 ：Visualkeras是一个Python软件包，可帮助可视化Keras（独立或包含在tensorflow中）神经网络体系结构。 它允许轻松的样式来满足大多数需求。 到目前为止，它支持分层样式体系结构生成，这对于CNN（卷积神经网络）和抓取样式体系结构非常有用。 import visualkeras model = ... visualkeras . layered_view ( model ). show () # display using your system viewer visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ) # write to disk visualkeras . layered_view ( model , to_file = 'output.png' ). show () # write and show visualkeras . layered_vie

权重系数确定matlab代码CNN锥检测 如果您使用此软件的任何组件，请引用本文：D. Cunefare，L。Fang，RF Coo​​per，A。Dubra，J。Carroll，S。Farsiu，“用于在自适应光学检眼镜中自动检测视锥光感受器的开源软件使用卷积神经网络”，科学报告，2017年7月66日。根据GPL v2许可发布。 笔记： •该代码已在MatLab 2016b中进行了测试，并使用了MatConvNet团队开发的MatConvNet-1.0-Beta23（请参阅参考资料）。 •由于文件大小的限制，修补程序数据库被分为几部分。 如果您希望使用与本文中相同的培训补丁，请运行“ Code \ Reassemble_IMDBs.m”。 之后，您可以删除文件夹“ IMDB组件”。 •坐标按列保存为（x，y）像素位置（在Matlab的默认坐标系中）。 •AFLD线保存在每个.mat文件的“ CombinedPos”变量中。 •CNN方法的结果保存在“图像和结果... \ Validation CNN Coord”文件夹中。 锥坐标保存为每个.mat文件中的“ CNNPos”变量。 •

简介 1、本项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。 2、本项目为中文的多标签文本分类。 3、欢迎大家联系我 4、albert_small_zh_google对应的百度云下载地址： 链接： 提取码：wuxw 使用方法 1、准备数据 数据格式为：classifier_multi_label_textcnn/data/test_onehot.csv 2、参数设置 参考脚本 hyperparameters.py，直接修改里面的数值即可。 3、训练 python train.py 4、预测 python predict.py 知乎代码解读