deeplearningtoolbox  下载链接github : https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox,只需要解压到matlab当前工作路径,最好是把data,util,CNN(DBN,CAE..)子目录路径也添加到matlab搜索路径,先注释掉tests文件下第一行(比如CNNfunction test_example_CNN),然后再运行程序即可. 错误:assert(~isOctave() || compare_versio

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

之前转载过matlab画世界地图的博文.最近正好用到.首先试了matlab自带的worldmap,感觉画出来的图形不尽如人意,比较杂乱.如下图. 略查阅了些资料,请教了Liangjing,一致推荐m_map.为了达到想要的效果,这次只要不再偷懒,下载M-Map工具箱(http://www.eos.ubc.ca/~rich/map.html)并进行安装.所幸过程比较顺利,现记录如下,回头把画出的效果图再添上.其他matlab的toolbox安装,也可参考进行. ------------------

前面记到了深度网络这一章.当时觉得练习应该挺简单的,用不了多少时间,结果训练时间真够长的...途中debug的时候还手贱的clear了一下,又得从头开始运行.不过最终还是调试成功了,sigh~ 前一篇博文讲了深度网络的一些基本知识,这次讲义中的练习还是针对MNIST手写库,主要步骤是训练两个自编码器,然后进行softmax回归,最后再整体进行一次微调. 训练自编码器以及softmax回归都是利用前面已经写好的代码.微调部分的代码其实就是一次反向传播. 以下就是代码: 主程序部分: stacked

这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network).前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的.而这章则要讲深度(多层)网络的优势. Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要的优势在于,它能以简洁的方式来表达比浅层网络大得多的函数集合.正式点说,可以找到一些函数,它们能够用k层网络简洁的表达出来(这里的简洁指的是使用隐层单元的数目与输入单元数目是多项式关系),但是对一

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个

Matlab小波工具箱的使用2 (2011-11-11 09:32:57) 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw7a.html#cmt_552345B5-7F000001-9F1973DD-944-8A0 一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析:   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数 idwt 一层重构 waverec

wavemenu --- >wavelet ---->wavelet packet1-D Matlab小波工具箱的使用1 转载▼ http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dw6k.html 最近想尝试一下小波的用法,就这matlab的帮助尝试了一下它的例子,顺便翻译了一下帮助的内容,发现matlab帮助做的确实不错,浅显易懂!现把翻译的文档写出来吧,想学习的共同学习吧! 小波工具箱简介 小波工具箱包含了图像化的工具和命令行函数,它可以实现如下功能:

目录 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1. 任务设置 2.2. 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 论文:How transferable are features in deep neural networks? 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的.如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想. 这篇文章讨论的就是深度网络中特征的可迁移性,通过实验有以下3点发现: 越高层的特征越难以迁移. 迁移后网络的参数联动性被打破,

前向网络:无反馈 feedback 连接 [输出单元] 线性 -- 高斯分布 . sigmoid单元 -- bernoulli输出. softmax单元 -- multinoulli [隐藏单元] 整流线型单元: relu,不可微,但是在梯度下降中的表现依然很好.原因是只要接近局部最小值即可,不需要达到. 优势:二阶导数几乎处处为0,也就是梯度更加有用! 缺陷:如果为0,那么就不能基于梯度的方法学习,因此需要拓展. 拓展:在小于0时使用一个非零的斜率: 绝对值整流:固定为1 渗透整流: Leak

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

Matlab图论工具箱的命令见表1 表1  matlab图论工具箱的相关命令 命令名 功能 graphallshortestpaths 求图中所有顶点对之间的最短距离 graphconncomp 找无向图的连通分支,或有向图的强弱连通分支 graphisdag 测试有向图是否含有圈,不含圈返回1,否则返回0 graphisomorphism 确定两个图是否同构,同构返回1,否则返回0 graphisspantree 确定一个图是否是生成树,是返回1,否则返回0 graphmaxflow 计算有向

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

参考教程: Matlab工具箱教程  http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/ 摄像机模型  http://oliver.zheng.blog.163.com/blog/static/14241159520133601847831/ 张正友平面标定法的解释 http://www.aichengxu.com/view/10996789 问题一:No image in this directory in either ras, bmp, ti

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

1. 从http://crystalgate.shef.ac.uk/code/下载工具箱压缩包gatbx.zip 2. 解压gatbx.zip,将其子文件夹genetic放在matlab安装目录toolbox文件夹下 3. 在matlab主窗口选择File -> Set Path, 单击"Add Folder"按钮,找到工具箱所在文件夹genetic,单击“OK” -> "Save" -> “Close” 4. 使用函数ver查看工具箱是否安装成功