使用 GoogLeNet（一种预训练的深度卷积神经网络 (CNN 或 ConvNet)）进行对象分类附matlab代码.rar下载

weixin_39821051 2024-06-30 08:30:44
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/matlab_dingdang/89435709?utm_source=bbsseo
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CNN卷积神经网络应用于人脸识别（带详细流程+代码实现）
《DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）》这篇文章的代码，将CNN用于人脸识别，整个实现流程请见：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43277187
人脸识别代码实例下载
神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件
（Matlab实现）CNN卷积神经网络图片分类
使用Matlab自带的深度学习工具箱构建卷积神经网络（CNN）进行图片分类，以识别并分类手写数字为例。首先将大量的图片数据导入；然后给不同种类的图片打上对应的分类的标签，划分为训练集和测试集；构建CNN网络其中包括3层2维卷积和3个池化层，全连接层及分类层；调整好输入输出格式对CNN进行训练及测试；最后结果表明CNN可以有效的对手写数字图像进行分类。...
卷积神经网络CNN原理——结合实例matlab实现
卷积神经网络CNN是深度学习的一个重要组成部分，由于其优异的学习性能（尤其是对图片的识别）。近年来研究异常火爆，出现了很多模型LeNet、Alex net、ZF net等等。由于大多高校在校生使用matlab比较多，而网上的教程代码基本都基于caffe框架或者python，对于新入门的同学来说甚是煎熬，所以本文采用matlab结合MNIst手写数据库完成对手写数字的识别。
【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）
目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。深度学习（DL）是机器学习的一个子集，它使用受神经网络启发的架构来进行预测。卷积神经网络（CNN）是一种DL模型，它在学习图像等二维数据中的模式方面是有效的。钻头类型的图像用于训练分类器，以识别钻头类型。本练习演示使用图像分类来区分照片中的对象。尽管应用于位类型，但相同的方法和代码可以用于任何类型或数量的对象。此示例可以通过将训练和测试照片包含在使用对象类型命名的文件夹中进行修改。该代码自动将文件夹的名称作为照片标签，用于训练分类器。
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