在MATLAB2020以上平台，利用Alexnet模型训练交警手势，训练后的模型可以检测交警手势图像，准确率可达98%以上。

内容包含Matlab编写的CNN程序代码，每一步都有详细的注解，易于阅读和调试代码。有相应的故障数据集，直接下载下来运行，可以替换为自己的数据集，如果想要得到更好地结果，可以调试网络结构相应的参数。

在matlab环境中搭建PNN网络并应用在变压器故障诊断中去，有相关阅读文档！

基于算法的变声变调研究（语音合成，内含数据集以及源码）

使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。

【信号识别】基于matlab深度学习CNN信号调制分类【含Matlab源码 2066期】.mp4

Caffe：用于快速特征嵌入的卷积架构

【MATLAB项目实战】基于CNN_SVM的图像花卉识别 里面包括单CNN、单SVM 、CNN_SVM三个程序 其中CNN_SVM里可以更改不同的CNN架构 AlexNet VGG16 VGG19 ResNet50

无论是设计算法，准备和标注数据，还是生成代码并部署到嵌入式系统，只需短短几行 MATLAB? 代码，就可以在工作中应用深度学习方法。