matlab高斯金字塔代码-Multi-Digit-House-Number-Object-Detection:使用卷积神经网络...

matlab高斯金字塔代码使用卷积神经网络进行多位数门牌号码检测 作者：约翰·霍金斯（John Hawkins） 该存储库包含用于对多位数的门牌号图像和视频执行对象检测和分类的代码。 数字检测管道由用于分类的卷积神经网络（CNN）和用于通过分类网络馈入的数字区域建议的最大稳定极值区域算法（MSER）组成。 使用斯坦福街景房数（SVHN）图像数据集来训练卷积神经网络，其数字为0-9级，而CIFAR-10图像数据集则用于训练第11个负类（无数字）。 在SVHN图像数据集上执行了数据增强，以包括数字方向变化以训练更强大的分类网络。 SVHN图像数据集已经包含了丰富的颜色，字体，噪声和光照变化。 用于分类的神经网络是一种自定义的CNN架构，由5个连续的卷积层组成，每个卷积层后面都有一个最大合并层。 除了图像边界的“相同”填充之外，每个卷积层还使用了Re-Lu激活功能。 另外，将批处理规范化和辍学添加到这些模块中的每个模块中。 最后一层是在Soft-max输出层之前使用Re-Lu激活功能的完全连接层。 这个自定义网络被粗略地建模为称为AlexNet的通用网络体系结构的简化版本。 Adam优化算法