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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
....................................................................................% 获…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
....................................................................................% 获取网络层名称和类别数
Feature_Learner net.Layers(142).Name;
Output_Classifier net.Layers(144).Name;Number_of_Classes numel(categories(Training_Dataset.Labels));
% 创建新的特征学习器层和分类器层
New_Feature_Learner fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...Name, Coal Feature Learner, ...WeightLearnRateFactor, 10, ...BiasLearnRateFactor, 10);New_Classifier_Layer classificationLayer(Name, Coal Classifier);
% 替换原网络中的特征学习器层和分类器层
Network_Architecture layerGraph(net);New_Network replaceLayer(Network_Architecture, Feature_Learner, New_Feature_Learner);
New_Network replaceLayer(New_Network, Output_Classifier, New_Classifier_Layer);analyzeNetwork(New_Network)% 训练设置参数
maxEpochs 20;
Minibatch_Size 8;
Validation_Frequency floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options trainingOptions(sgdm, ...MiniBatchSize, Minibatch_Size, ...MaxEpochs, maxEpochs, ...InitialLearnRate, 1e-3, ...Shuffle, every-epoch, ...ValidationData, Resized_Validation_Dataset, ...ValidationFrequency, Validation_Frequency, ...Verbose, false, ...Plots, training-progress);
% 在调整后的数据集上训练网络
net trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);
% 保存训练后的网络模型
save gnet.mat
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4.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务)的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构之所以叫“GoogLeNet”是为了向“LeNet”致敬.人员行为动作识别是计算机视觉和深度学习领域的重要应用之一。近年来深度学习网络在人员行为动作识别中取得了显著的成果。
1. 原理 1.1 深度学习与卷积神经网络CNN 深度学习是一种机器学习技术它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络CNN是深度学习中的一种重要结构特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。
1.2 GoogLeNet GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征然后将它们拼接在一起从而获得更丰富的特征表示。
GoogLenet网络亮点 1.引入了Inception结构融合不同尺度的特征信息) 2.使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理 3.添加两个辅助分类器帮助训练 4.丢弃全连接层使用平均池化层(大大减少模型参数) 2. 实现过程 2.1 数据预处理 在矿石种类识别任务中首先需要准备标注好的数据集包含不同行为动作的图像或视频帧。然后将图像进行预处理包括图像尺寸调整、归一化等操作以便输入到深度学习网络中。
2.2 构建网络模型 GoogLeNet 模型可以通过深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。模型的基本结构包括卷积层、池化层、Inception 模块和全连接层。可以根据具体任务进行网络的修改和定制。
2.3 数据输入与训练 将预处理后的图像作为输入通过前向传播得到网络的输出。然后通过与标签进行比较计算损失函数并进行反向传播更新网络的权重参数。通过多次迭代训练使得网络逐渐学习到特征并提高识别能力。
2.4 模型评估与调优 在训练过程中需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过验证集监控模型的性能并根据验证集的表现进行模型的调优。在测试集上进行评估得到模型在未见过数据上的识别准确率.
5.算法完整程序工程
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