matconvnet专题
MatConvNet在Matlab中的配置；Win7+Matlab R2015b+CUDA7.5+vs2013
中文介绍：MatConvNet是一个MATLAB工具箱，提供了计算机视觉的卷积神经网络（CNN）。简单，高效，是一个先进的可以运行和学习的CNN。许多预测训练的CNN网络可以用于图像分类，分割，面部识别和文本检测。 下载官网：http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 下载后无需安装，只需解压，然后在Matlab中进行配置即可。 实验平台：win7 64位；M
ubuntu 14.04配置matconvnet(CPU)错误解决办法
/matlab/mex/.build/bits/impl/tinythread.o: undefined reference to symbol ‘pthread_create@@GLIBC_2.2.5’//lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0: error adding symbols: DSO missing from command line collec
ubuntu matlab中安装MatConvNet工具箱（支持GPU，mexcuda报错问题）
很早以前就装过MatConvNet，但是最近机器重启时发现要用到这个工具箱的时候却发现找不到了，只能重新安装了。 MatConvNet is a MATLAB toolbox implementing Convolutional Neural Networks (CNNs) for computer vision applications. It is simple, efficient
MatConvNet + Matlab2016b + Visual Studio2017环境配置
按照网上常规操作，遇到如下两个错误： 1、执行 mex -setup -v 发现查找编译器，并没有查找VC++ 2017注册信息 下载如下信息，放入matlab mexopts文件夹下，如：D:\Program Files\MATLAB\R2016b\bin\win64\mexopts 下载地址：https://download.csdn.net/download/sousky/1053
MatConvNet包：运行fast_rcnn_demo.m
准备工作 首先，在以下路径中可以找到fast_rcnn_demo.m: matconvnet/examples/fast_rcnn/fast_rcnn_demo.m除此以外，还包含了两个重要文件fast_rcnn_train.m（用于训练模型）和fast_rcnn_demo.m（用于测试模型的准确率）。注意：这两个文件都需要数据库依赖，本文不涉及。 在官网下载预训练好的网络：http://pj
Matconvnet关于simplenn 转dagnn的一些小的总结
simplenn就是很简单的链式cnn 它里面的一些变量，输入输出都没有名字！ dagnn是一个复杂的CNN，通过dagnn.DagNN.fromSimpleNN可以将simplenn转换为Dagnn。 switch lower(opts.networkType) % 选择网络结构case 'simplenn'% donecase 'dagnn'net = dagnn.DagNN.fromSim
Cuda+Matconvnet遇到的问题汇总（写得很好）
https://blog.csdn.net/youshaoduo/article/details/80791110 经过自己测试，没有必要使用cudnn(用来做跟踪项目) 可以自己写个startup文件，如： run('D:\*************\external\matconvnet\matlab\vl_setupnn') run('D:\*************\ex
matconvnet入门
1.在matlab命令窗口输入mex -setup 2.在matconvnet-1.0-beta25（或其他版本） 路径下运行vl_setupnn.m 和 vl_compilenn.m 3.以上就配好了MatConvNet在CPU下执行的环境 4.载入需要的模型（http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/） net = load('imag
MatConvnet工具箱文档翻译理解（4）
第3章 包装器和预训练模型 这是很容易的组合第4章“手动”的计算块，但通常通过一个包装器来使用它们可以实现CNN架构给定一个模型规范通常更方便，可用的包装器总结在3.1节。 MatConvNet还附带了许多用于图像分类的预训练模型（其中大多数 在ImageNet ILSVRC挑战上训练），图像分割，文本点样和面部识别。 这些使用非常简单，如3.2节所示。 3.1包装 MatConvNet提供
MatConvnet工具箱文档翻译理解（3）
第2章 神经网络计算 本章简要介绍了神经网络的计算方面，尤其是卷积神经网络，强调了理解和使用MatConvNet所需的概念。 2.1概述 神经网络（NN）是将数据x（例如图像）映射到输出向量y（例如图像标签）的函数。函数g = fL … f 1是较简单函数序列fl的组合，称为计算块或层。令x1; x2; ：：：; xL是网络中每个层的输出，并且令x0 = x表示网络输入。通过应用具有参数wl
MatConvnet工具箱文档翻译理解（2）
1.2 MatConvNet一目了然 MatConvNet具有简单的设计理念。 它不是将CNN包裹在软件的复杂层上，而是暴露了直接作为MATLAB命令的计算CNN构造块的简单函数，例如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块易于组合成完整的CNN，并且可以用于实现复杂的学习算法。虽然提供了小型和大型CNN架构和培训例程的几个现实例子，但是总是可以回到基础并构建自己的网络，利用MATLAB在原型中的效
MatConvnet工具箱文档翻译理解（1）
概述 MatConvNet是用于MATLAB的卷积神经网络（CNN）的实现。工具箱的设计注重简单性和灵活性。它将CNN的构建块暴露为易于使用的MATLAB函数，提供用于计算具有过滤器组的线性卷积，特征池化等的例程。以这种方式，MatConvNet允许新的CNN快速原型架构;同时，它支持CPU和GPU上的有效计算，允许在大型数据集（如ImageNet ILSVRC）上训练复杂模型。本文档概述了CN