Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

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matlab精度检验代码道路故障识别（DeepSegmentor） 2020年论文的DeepCrack和RoadNet项目的Pytorch实施。 1，数据集 2.安装 我们通过系统提供了一种用户友好的配置方法，您可以使用以下命令创建一个新的Conda环境： conda env create -f environment.yml 3.平衡权重 我们使用以下命令来遵循该方法： python3 ./tools/calculate_weights.py --data_path 4.培训 培训之前，请下载数据集并将其复制到文件夹datasets 。 探伤 sh ./scripts/train_deepcrack.sh 道路检测 sh ./scripts/train_roadnet.sh 我们在这里提供我们的预训练模型： 模型 Google云端硬碟 深裂 道路网 5，测试 探伤 sh ./scripts/test_deepcrack.sh 图像 地面真相 GF 融合的 侧边1 第2边 侧面3 侧面4

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绍了基于Zynq平台实现的JPEG图像压缩系统。该系统利用Zynq片上AXI总线实现了ARM与FPGA核间高吞吐率的数据交互操作，并结合了ARM和FPGA在嵌入式系统开发中各自的优势，对软硬件功能的实现进行了明确的划分。通过具体的实验测试，本系统的通用性及高效性得到了验证，并且该系统可方便地移植到不同的实际应用中。