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Matlab-Deep-Learning-Toolbox-CNN-Water-image-recognition:基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别,并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对
图像进行特征提取
和分类,水体识别的准确率可以达到96%以上
使用步骤 1.安装labelme,使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令,打开labelme软件,对图片进行标记,具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water,并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名,之后使用matlab运行main.m文件,稍等片刻,即可看到训练过程,训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址: 文件中包含两个测试样例,image1和image2,分别是单通道的遥感水体图像,分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像,分辨率为500333.
2022-10-13 21:04:42
32.63MB
MATLAB
1
caffe c++实战:通过训练好的模型对人脸
图像进行特征提取
(单张图像)
caffe c++实战:通过训练好的模型对人脸
图像进行特征提取
(单张图像)................
2022-03-24 20:29:50
154.93MB
caffe
特征提取
1
用MATLAB实现卷积神经网络CNN,并对
图像进行特征提取
_cnn图像处理matlab,cnn特征提取matalb
用MATLAB实现卷积神经网络,并对
图像进行特征提取
文件列表: CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\flipall.m CNN\mnist_uint8.mat CNN\sigm.m CNN\test_example_CNN.m
2021-05-27 09:07:01
14.03MB
MATLAB
卷积神经网络CNN
图像进行特征提取
图像处理
用MATLAB实现卷积神经网络CNN,并对
图像进行特征提取
用MATLAB实现卷积神经网络,并对
图像进行特征提取
文件列表: CNN CNN\cnnapplygrads.m CNN\cnnbp.m CNN\cnnff.m CNN\cnnnumgradcheck.m CNN\cnnsetup.m CNN\cnntest.m CNN\cnntrain.m CNN\expand.m CNN\flipall.m CNN\mnist_uint8.mat CNN\sigm.m CNN\test_example_CNN.m
2021-03-22 16:08:27
14.03MB
卷积神经网络
CNN
特征提取
MATLAB
1
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