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上传时间: 2021-12-18 11:18:40
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文件大小: 426.8MB
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文件类型: -
matlab的egde源代码mstar_deeplearning_project
该资源库是我的毕业项目,涉及使用深度学习方法在公共MSTAR上对雷达目标进行分类,检测和识别。
主要框架基于caffe和fast-rcnn,使用matlab接口进行了一些修改。
此外,最近还有一个关于我的毕业设计的文章,涉及FPGA上的网络加速。
先决条件
该项目应该在win7或更高版本上运行。
在运行项目之前,请检查您的PC是否支持Nvidia
GPU计算以及6.1的计算功能(如GTX1080和cuda
v8.0)以及某个更高版本的Matlab(如Matlab
2015b)。
此外,还需要python3.5,我建议您直接安装Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe并将其添加到系统路径。
由于存储库是发行版本,因此不需要其他安装和编译。
您还可以通过编译和自行进行更改。
git
clone
:hunterlew/mstar_deeplearning_project.git
分类
工作的第一部分集中在标准MSTAR数据集上的10类雷达目标分类上。
为了避免过拟合,我使用随机裁剪完