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使用OpenCV和CNN进行图像分割 使用OpenCV（和深度学习）进行图像分割

一种关注频率信息的时间序列模型：EMD-LSTM模型，方晓晨，雷钦礼，LSTM以其可以扑捉到时序数据内部长期的依赖关系在许多时间序列建模额领域里取得了极大的成功，但是它不能清晰地刻画出时序数据不�

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

【优化预测】贝叶斯优化LSTM预测【含Matlab源码 1329期】.zip

针对 YOLO 目标检测算法在小目标检测方面存在的不足 ， 以及难以在嵌入式平台上达到实 时性的问题 ， 设计出了一种基于 YOLO 算法改进的 dense _ YOLO 目标检测算法

弱监督的CNN分割的正则损失（rloss） （Caffe和Pytorch） 为了使用弱监督（例如，涂鸦）训练CNN进行语义分割，我们提出了规则化的损失框架。 损失包括两个部分，即涂抹时的部分交叉熵（pCE）损失和正则化损失（例如DenseCRF）。 如果您在此处使用代码，请引用以下论文。 “关于弱监督的CNN分割的规则损失” ，（ ，（ ，（ ，（ ） 在2018年9月于德国慕尼黑举行的欧洲计算机视觉会议（ECCV）上。 DenseCRF丢失 要包括CNN的DenseCRF损失，请添加以下损失层。 它有两个底部斑点，第一个是RGB图像，第二个是软分割分布。 我们需要为XY（bi_xy_std）和RGB（bi_rgb_std）指定高斯内核的带宽。 layer { bottom: "image" bottom: "segmentation" propagate_

CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dict.txt为统计的字典。 test.ipnb用于测试模型性能。 数据集使用的是清华的数据集，下载后放在项目同级目录即可运行

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展，计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题，提出一种改进的Faster R-CNN模型，在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元，进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率，用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率，其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明，模型的mAP最好成绩能达到93.76%，最高检测速度达到了13.79 f/s.

MIT关于CNN加速器的项目、设计教程、相关文档等。值得学习与参考。具体说明请参考我的博客MIT tutorial学习。MIT project on CNN accelerator, design tutorials, related documentation, etc.It is worth learning and reference