使用 CNN-MLP 的音频分类 使用深度学习（CNN、MLP）的多类音频分类 引文 如果你觉得这个项目有帮助，请引用如下： @software{vishal_sharma_2020_3988690, author = {Vishal Sharma}, title = {{vishalshar/Audio-Classification-using-CNN-MLP: first release}}, month = Aug, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v1.0.0}, doi = {10.5281/zenodo.3988690}, url = {

一种可配置的CNN协加速器的FPGA实现方法

1.调节步伐：调节学习速率，使每一次的更新“步伐”不同 2.优化起点：合理初始化权重（weights initialization）、预训练网 1. 为什么神经

基于CNN和多光谱光度学立体结合的单幅图像三维重构

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

使用说明，参考：https://www.jianshu.com/p/8db0dd959897

链接永久有效，将模型解压放入py-faster-rcnn/data即可

Fast RCNN和Faster RCNN代码

CNN_python_卷积神经网络matlab代码_CNN

工程流程 本文档实现了R-CNN算法进行目标检测的完整过程，包括 数据集创建 卷积神经网络训练 分类器训练 边界框回归器训练 目标检测器实现 本仓库最终实现一个汽车类别目标检测器 模块构成 区域建议生成：selectivesearch算法实现，生成类别独立的区域建议 特征提取：卷积神经网络AlexNet实现，从每个区域建议中提取固定长度的特征向量 线性SVM实现，输入特征向量，输出每类成绩 使用类指定的边界框回归器计算候选建议的坐标偏移 非最大抑制方法实现，得到最终的候选建议 关于区域建议算法selectivesearch实现，在训练阶段使用高质量模式，在测试阶段使用快速模式