Jx-DLT：深度学习工具箱 *此工具箱包含卷积神经网络（CNN） * 显示了如何使用带有基准数据集的CNN程序的示例。 请注意，我们使用一到三个卷积层设置来演示CNN。 *该工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox中找到 ****************************************************** ****************************************************** ******************************

Logging用法

ResNet-101 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行训练，共有 347 层，对应于 101 层残差网络，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 resnet101.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2017b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = resnet101(); % 查看架构细节网络层% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 Resnet-101 对图像进行分类标签 = 分类（

DenseNet-201 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从操作系统或从MATLAB内打开densitynet201.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2018a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净=密网201（）； % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DenseNet-201 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分

深度学习图片标注软件

包含华为eNSP和VisualBox和winPcap和VMcomputer1

这是一个用于分类和回归集成学习的简单类/工具箱。 它使用户能够使用 MATLAB 的“统计和机器学习工具箱”分类模型手动创建异构、多数投票、加权多数投票、均值和堆叠集成。 1.0.0 版本还增加了 boosting、bagging、随机子空间和“随机森林”训练方法。

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分享4个matlab环境下的模式识别和统计学习工具箱-stprtool.rar 这是我收集的有关Pattern Recognition和Statiscial Learning的工具箱，一共4个，大家喜欢选用哪个就用哪个。不会用的请看说明文档，说明文档在压缩包里有，以下贴几张图。 1. Statiscial Pattern Recognition Toolbox

深度学习工具箱模型量化库可对您的深度学习模型进行量化和压缩。 它提供了仪器服务，使您能够在校准步骤中收集有关权重，激活和中间计算的层级数据。 使用仪器数据，库/附加组件可对模型进行量化，并提供度量标准以验证量化网络的准确性。 库/附加组件使迭代工作流能够优化量化方法，以满足所需的精度。 它提供了启发式选择正确的量化策略。 您可以验证量化网络，然后将精度与单个精度基准进行比较。 库/附加组件提供了一个“量化”应用程序，可让您分析和可视化仪器数据，以了解对选定图层的权重和偏差进行量化的准确性方面的权衡。 该库/附加组件支持针对支持的层的FPGA和NVIDIA GPU的INT8量化。 请在此处参考文档： https : //www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/deepnetworkquantizer-app.html 该硬件支持包适用于R20