m基于Faster-RCNN网络的人员摔倒检测系统matlab仿真,带GUI操作界面

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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要2.1、Faster-RCNN网络介绍 Faster-RCNN是一种流行的深度学习目标检测算法,它通过使用Region Proposal Network (RPN) 来实现高效且准确的目标检测。相比于其它的目标检测算法,例...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)

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一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下...

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)

Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)

CPU版本代码 未下载MNIST数据集的需要将代码中的download=False改为download=True import torch from torchvision import transforms from torchvision import datasets f...

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

1. GoogleNetGoogleNet,也被称为Inception-v1,是由Google团队在2014年提出的一种深度卷积神经网络架构,专门用于图像分类和特征提取任务。它在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)比赛中取...

简单讲解CNN(卷积神经网络)

简单讲解CNN(卷积神经网络)卷积神经网络(CNN)是一种强大的深度学习模型,广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。在本文中,我们将通过一个具体的案例,详细讲解CNN的工作原理和应用,并提供相关的演示代码。假设我们有一个图像分类任务,需要将图像分为猫和狗两类。我们将使用CNN来训练一个模型,使其能够自...

深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介(图文解释 超详细)

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深度学习概述理论上来说,参数越多的模型复杂度越高、容量越大,这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下,复杂模型的训练效率低,易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来,计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性,训练数据的大幅增加可以降低过拟合风险。因此,以深度学习(Deep Learning,D...

CNN卷积神经网络手写数字集实现对抗样本与对抗攻击实战(附源码)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在讨论卷积神经网络时,给出了一个用卷积神经网络来完成手写体数学识别的示例,其TensorFlow2版本能达到0.986的识别率。用该卷积神经网络模型来示例对抗样本对神经网络模型的攻击。用训练好的卷积神经网络模型对该对抗样本图片进行预测,得到错误结果为3。 ...

【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战(附源码和数据集 超详细)

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需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有重要的现实意义。因此,目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和...

【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战(附源码和数据集 超详细)

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需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、深度卷积神经网络模型结构1:LeNet-5LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作,然后是两次全连接层操作,最后使用Softmax分类器作为多分类输出,它对手写数字的识别十分有效,取得了超过人眼的识别精度,被应用于邮政编...

一文带你了解【深度学习】中CNN、RNN、LSTM、DBN等神经网络(图文解释 包括各种激活函数)

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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、深度学习概述深度学习算法属于机器学习算法的范畴,深度学习一般具有自主学习能力基于深度学习的自然语言处理基本操作步骤包括:将原始信息输入神经网络模型,通过自主学习算法识别输入特征;将特征作为深度神经网络输入;根据不同需求选用合适的学习模型;通过训练得出的模型预测未知场...

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