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图像分类（CNN）-训练模型
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图像分类（CNN）-训练模型
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CNN-SVM分类MATLAB程序
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流程：整理训练网络的数据，对样本进行处理 -> 建立卷积神经网络-> 将数据代入进行训练 -> 保存训练好的模型（从全连接层提取特征） -> 把数据代入模型获得特征向量 -> 用特征向量代替原本的输入送入SVM训练 -> 测试...
混合CNN-HMM的人体动作识别方法.docx
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1. 进一步提高 CNN-HMM 模型的识别准确率，例如通过增加训练数据、调整模型参数等方法。 2. 应用 CNN-HMM 模型于更多的领域，例如智能家居、健康监测等。 3. 结合其他感知器件，例如加速度计、陀螺仪等，来提高人体...
cnn-示例.rar_CNN_cnn 图像识别_image_卷积神经_图像 cnn
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卷积神经网络的结构模型，可实现对图像进行训练与识别
卷积神经网络CNN火焰识别Pytorch训练代码 基于UFS-Net识别火焰白烟黑烟
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# 卷积神经网络CNN火焰识别Pytorch训练代码 基于UFS_Net识别火焰白烟黑烟 本项目实现了训练UFS-Net模型用于火焰识别。UFS-Net是一个用于图像分类的神经网络模型，用于检测火焰、白烟和黑烟等烟雾类别。解压后下载...
基于CNN-LSTM神经网络研究股票价格的变动.pdf
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通过一系列的方法，卷积网络成功地用大量的数据降低了图像识别问题的维数，最终使其得到训练。CNN 最早由 Yann LeCun 提出并应用在手写字体识别上（MINST）。LeCun 提出的网络称为 LeNet，其网络结构如图 1 所示。这...
CNN_CNN_CNN卷积神经网络代码训练模型_CNN语言_
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CNN卷积神经网络训练模型，python语言编程，粗略训练，入门难度。
基于MATLAB的CNN模型训练部分
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基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现基于MATLAB的CNN模型训练部分代码实现
matlab遥感分类代码-CNN-AL-MRF:这是“具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类”的代码
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matlab遥感分类代码CNN-AL-MRF 这就是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》的代码。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文。 [1] 曹向勇，姚敬...
资源下载CNN-LeNet-test - 卷积神经网络测试模型
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CNN_LeNet_test 是一个基于LeNet架构的卷积神经网络(CNN)测试模型，专为深度学习和图像识别任务设计。LeNet作为早期的卷积神经网络之一，已被广泛应用于手写数字识别等场景，是深度学习领域中的经典模型。 该测试...
高光谱图像分类2D-CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑
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高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10...
目标检测模型-Faster-RCNN模型-Pytorch版本
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端到端训练：Faster R-CNN是首个实现端到端训练的目标检测模型，即从原始图像直接到边界框和类别标签的预测，无需额外的预处理或特征提取步骤。 区域建议网络（RPN）：Faster R-CNN引入了RPN，这是一个滑动窗口网络...
基于多尺度CNN-RNN的单图三维重建网络.pdf
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4. CNN-RNN：CNN-RNN是指结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型，用于图像特征提取和序列预测。 5. 高斯金字塔模型：高斯金字塔模型是一种多尺度表示方法，通过高斯滤波和降采样来构建多尺度金字塔。 ...
cnn图像分类模型训练全套程序.rar
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1.基于PYTHON，Keras，支持批量修改文件名以定义标签；...2.可根据自己的数据集图像特点调整参数，实现2分类或多分类任务的模型训练； 3.模型结构可自己更改； 4.输出训练loss和accuracy变化曲线。
cnn-classification-dog-vs-cat:基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据
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基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of.
采用Opencv实现对视频信号的实时采集与帧提取，人脸图像训练CNN模型人脸的实时检测识别项目代码
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- 训练一个卷积神经网络（CNN）模型用于人脸识别任务，可以选择经典的模型结构如VGG、ResNet或者定制设计模型。 - 训练数据集包括多个人脸样本及其对应的标签，通过CNN模型学习样本的特征表示。 4. **实时人脸...
java笔试题算法-CNN-TA:使用深度卷积神经网络的算法金融交易：时间序列到图像转换方法：使用基于图像处理特性的二维卷积神经网络的新型算法
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结果表明，与买入持有策略和其他在长期样本外的常见交易系统中，经过训练的模型为股票和 ETF 提供了更好的结果。” 方法： 生成的图像： 示例结果： 算法中的阶段： Phase0.java: 逆向从finance.yahoo下载的文件...
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集（VOC格式）
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请移步至：https://blog.csdn.net/m0-48932261/article/details/139472005
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请移步至：https://blog.csdn.net/m0_48932261/article/details/139472005?spm=1001.2014.3001.5501
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）
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基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码
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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中
全新的SOTA模型YOLOv9
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
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