cnn专题

05 TensorFlow 2.0：CNN总结及实战

浮云爱蹉跎流光怕寂寞填残篇脉络续断章因果问今生旅途几时交错前尘灯火隔世传说《流光卷》卷积层发现特征轮廓，实现特征提

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类) 1.数据均为Excel数据，直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。结果展示获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeYkpZw

经典机器学习方法（7）—— 卷积神经网络CNN

参考：《动手学深度学习》第六章卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类针对图像数据设计的神经网络，它充分利用了图像数据的特点，具有适合图像特征提取的归纳偏置，因而在图像相关任务上，它可以用相比全连接网络更少的参数量取得更好的性能。基于 CNN 的模型已经在 CV 领域处于主导地位，当今几乎所有的图像识别、目标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应

Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow

喷色：使用Mask R-CNN和TensorFlow进行实例分割原文：Splash of Color: Instance Segmentation with Mask R-CNN and TensorFlow 原作者：Waleed Abdulla 0 概述早在11月，我们就将Mask R-CNN的实现开源了，此后，它被forked了1400次，在许多项目中使用，并得到了许多贡献者的改进。

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 卷积神经网络（CNN） 4.2 CNN-GRU模型架构 4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ........

PyTorch+CNN进行猫狗识别项目

任务介绍数据结构为： big_data ├── train │ └── cat │ └── XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像） │ └── dog │ └── XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像） ├── val │ └── cat │ └── XXX.jpg（每个文件夹

TensorFlow实战：Chapter-6（CNN-4-经典卷积神经网络（ResNet）)

ResNet ResNet简介相关内容论文分析问题引出解决办法实现residual mapping实验实验结果 ResNet在TensorFlow上的实现 ResNet ResNet简介 ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的何凯明大神等4人提出，ResNet通过使用Residual Unit成功训练152层神经网络，在ILSCRC20

TensorFlow实战：Chapter-5（CNN-3-经典卷积神经网络（GoogleNet）)

GoogleNet GoogleNet 简介GoogleNet大家族GoogleNet的发展 Inception V1Inception V2Inception V3Inception V4 GoogleNet论文分析引言详解介绍相关工作动机和高层次考虑动机和高层次考虑详解 GoogLeNet 详解训练方法ILSVRC 2014 Classification Challenge

TensorFlow实战：Chapter-4（CNN-2-经典卷积神经网络（AlexNet、VGGNet））

引言AlexNet AlexNet 简介AlexNet的特点AlexNet论文分析引言介绍数据集网络架构注解注解减少过拟合训练细节结果讨论参考文献略 AlexNet在TensorFlow里面实现 TensorFlow官方给出的AlexNet实现实现代码输出 AlexNet应用在MNIST数据集上实现代码 AlexNet应用在CIFAR10数据集上总结 VGGNet VGGNet简

TensorFlow实战：Chapter-3（CNN-1-卷积神经网络简介）

卷积神经网络简介 CNN的提出CNN的壮大卷积神经网络结构卷积神经网络的常见网络结构卷积信号处理中的卷积图像处理中的卷积卷积的类型的参数卷积层卷积层原理卷积层算法卷积层特点权值共享多卷积核池化层池化层原理池化层算法池化层特点池化单元的平移不变性显著减少参数数量 TensorFlow中的CNN 卷积 strides参数padding参数 tfnnconv2dtfnnco

(创新)基于VMD-CNN-BiLSTM的电力负荷预测—代码+数据

目录一、主要内容：二、运行效果：三、VMD-BiLSTM负荷预测理论：四、代码+数据下载：一、主要内容：本代码结合变分模态分解( Variational Mode Decomposition，VMD) 和卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)-双向长短时记忆神经网络( Bi-Long Short-Term Memory，B

基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现

基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现基于灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的多维时间序列预测模型是一种复杂且有效的深度学习方法，适用于处理多维时间序列

振动分析-5-基于CNN的机械故障诊断方法

参考基于CNN的机械故障诊断方法 CNN之图像识别预训练模型迁移学习（Transfer Learning）基于卷积神经网络（CNN）的深度迁移学习在声发射（AE）监测螺栓连接状况的应用参考基于CNN的机械故障诊断所面临的困难和挑战 CNN最初主要被用来处理二维图像，由于具有强大的认知计算能力，学者开始将其引入到机械故障诊断领域，能够很好地表征信号与机械健康状态之间复杂的映射关系，提高大数据背

【深度学习基础】详解Pytorch搭建CNN卷积神经网络LeNet-5实现手写数字识别

目录写在开头一、CNN的原理 1. 概述 2. 卷积层内参数（卷积核本身）外参数（填充和步幅）输入与输出的尺寸关系 3. 多通道问题多通道输入多通道输出 4. 池化层平均汇聚最大值汇聚二、手写数字识别 1. 任务描述和数据集加载 2. 网络结构（LeNet-5） 3. 模型训练 4. 模型测试 5. 直观显示预测结果写在最后写在

卷积神经网络（CNN）理解

1、引言（卷积概念）在介绍CNN中卷积概念之前，先介绍一个数字图像中“边缘检测edge detection”案例，以加深对卷积的认识。图中为大小8X8的灰度图片，图片中数值表示该像素的灰度值。像素值越大，颜色越亮，所以为了示意，我们把右边小像素的地方画成深色，图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。该怎么检测边界呢？我们可以设计这样的一个滤波器（filter，也

JCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断

JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断目录 JJCR一区 | Matlab实现GAF-PCNN、GASF-CNN、GADF-CNN的多特征输入数据分类预测/故障诊断分类效果格拉姆矩阵图GAF-PCNNGASF-CNNGADF-CNN 基本介绍程序设计参考资料分类效果格拉姆矩阵图 G

为什么传统 CNN 可能无法进行基于纹理的分类？

作者：Mayank Gubba、Mohammed Faisal、Trapti Kalra、Vijay Pandey 将纹理分析与深度学习结合使用对于在机器视觉任务中取得更好的结果起着重要作用。在第一篇博客中，我们讨论了“纹理”的基础知识、不同类型的纹理以及纹理分析在解决实际计算机视觉任务中的适用性。我们还解释了一些最常用和最值得注意的纹理提取技术，此外，我们还演示了如何将这些纹理提取技术与深度学

讲解 Faster R_CNN原理:

Fast R-CNN改进上图为论文中的图片先使用CNN网络获得整体的特征图：这里可以卷积共享，加快速度然后将原图中的Region Proposals(区域)映射到Feature Map中，获得一系列RoI(感兴趣区域) 然后不再对每个RoI分别进行分类回归，而是通过类似SPP的RoI Pooling层将不同大小的RoI汇集成相

caffe - faster r-cnn（python）之路

1. faster-rcnn安装与运行　下列faster-rcnn的安装参考github作者给出的教程：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn caffe的安装参考官网教程（ see：Caffe installation instructions） note:将makefile.config中这两行注释去掉 WITH_PYTHON_L

38、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(matlab)

1、原理及流程 1）原理 CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，可以用于图像识别和分类任务。车牌自动识别系统的原理基本上就是使用CNN模型对车牌图像进行处理和识别。首先：系统需要收集大量的含有车牌的图像数据作为训练集。这些图像通常包括不同光照条件、角度、大小和背景等因素的变化。然后：将这些图像输入到CNN模型中进行训练，使得模型能够学习到车牌的特征。在训练过程中，CNN会通过多层卷

一文看懂卷积神经网络（CNN）

1 人工神经网络 1.1 神经元神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的

基于python-CNN的常见鱼类分类识别-含数据集+pyqt界面

代码下载地址： https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89383072 本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。或可直接参考下面博文进行环境安装。深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_深度

初涉LeNet5处理mnist (CNN卷积神经网络)

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport osimport numpy as np#输入节点个数INPUT_NODE = 784#输出节点个数OUTPUT_NODE = 10#图片的尺寸IMAGE_SIZE = 28#通道数NUM_CHANNE

基于python-CNN卷积网络训练识别牛油果和猕猴桃-含数据集+pyqt界面

代码下载地址： https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89383066 本代码是基于python pytorch环境安装的。下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。或可直接参考下面博文进行环境安装。深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_深度

caffe CNN train_val.prototxt 神经网络参数配置说明

name: "CaffeNet"layer {#输入层，即数据层#数据层的类型除了Database外，还可以是In-Memory、HDF5 Input、HDF5 Output、Images、Windows、Dummyname: "data"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN#表示仅在训练阶段包括进去

区间预测 | Matlab实现EVO-CNN-SVM能量谷算法优化卷积神经网络支持向量机结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测

区间预测 | Matlab实现EVO-CNN-SVM能量谷算法优化卷积神经网络支持向量机结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测目录区间预测 | Matlab实现EVO-CNN-SVM能量谷算法优化卷积神经网络支持向量机结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现EVO-CNN-SVM