塑料手机外壳出厂合格检测时, 使用传统的人工辨别外观缺陷, 费时费力. 利用深度学习的卷积神经网络模型训练一个分类器, 实现手机外壳外观出现的划痕缺陷自动化检测, 可以极大的提高工作效率. 实验首先建立基本的卷积神经网络模型, 训练模型获得识别基线, 再设计修改逐步提高检测准确率. 为了解决小数据集训练中的模型过拟合和提高检测精度, 综合使用了丢弃层、数据增强技术和批量标准化, 减少参数量, 并应用迁移学习等方法. 实验结果证明, 分类器模型能有效提升准确率, 在小数据集上达到非常好的划痕缺陷识别效果.

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类1、cifar 10 数据集简介2、数据导入3、CNN模型搭建4、模型编译训练5、模型评估及预测6、拓展学习之独立热编码实现 1、cifar 10 数据集简介    cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类**（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）**，这十大类共同组成了50000的训练集，10000的测试集，每一张图片都是32*32的3通道图片（彩色图片），在神经网络中，通常表示成如下形式：

用卷积滤波器matlab代码 Welcome to CNN learning 徐静 HomePage: 关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask R-CNN YOLO Pelee R-FCN FPN RetinaNet MegDet DetNet ZSD RFBNet DeNet 从MobileNet到ShuffleNet 神经风格转换 人脸识别 图像分割 N种卷积 GANs anchor free 常用图像分类CNN结构 ConvNet：卷积神经网络名称 ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率 ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率 Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。

在学习卷积神经网络时做的笔记，希望可以给大家提供帮助。相互指正！

深度学习和人工智能方面的预备知识！

附件是VISIO版本的CNN的通俗解释。包含了卷积的运算过程的图片化过程展示。卷积神经网络的的运行步骤。

具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。 @ARTICLE{Firouzi2020, author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}}, journal={IEEE Internet of Things Journal}, title={AI-Driven Data Monetization: The other Face of Data in IoT-based Smart and Connected Health}, year={2020}, volume={}, number={},

卷积神经网络matlab实现 包括神经网络的创建 训练和测试

针对施工环境的复杂性，监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难，较难实现及时、有效的监督等问题，文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。然后利用所得到的模型，对电力施工现场所拍摄的实时图像进行检测识别，从而实现智能化监测。测试结果表明，该算法对于施工人员着装的平均识别准确率可达到89.27 %，验证了该算法的可行性。