-----不知道各位在做故障检测的时候，有没有发现一个问题。就是在同一个采样频率下，如果是对CWRU分出的4类故障进行诊断（内圈故障、滚动体故障、外圈故障）进行分类会发现准去率会很高。如果只做有无故障诊断的二分类时，正确率达到1也不是一件难事。------这也是我一开始接触这个问题所遇到的问题，我想咦，既然准确率那么高。我为什么还要去搞那么多高深的网络呢？------然后我就发现了他们的玩法，那就
以MNIST数据集来测试CNN的正确率，在图像处理领域基本都会用到CNN，也让大家认识到卷积神经网络在深度学习中的重要性。
AlexNet和LeNet的架构非常相似，AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。首先，AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。在AlexNet的第一层，卷积窗口的形状是11 x 11。由于ImageNet中大多数图像的宽和高
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。运行01数据集文本制作.py文件，会就读取数据
本次实验报告用两种方式完成了基于minst数据集完成了图像的分类任务第一种方式采用课件所讲述的差值法对训练集里的每一张图片进行了预测，并最后得出总体的测试acc，由于只是简单采用差值法对图片进行预测，没有作其他的操作，因此acc只达到了16.8%第二种方式采用了深度学习，2d卷积神经网络的方式进行图像分类。acc达到了0.98267通过两个处理方法的实验，我们发现，差值法并不能很好的完成minis
5、测试视频 python camera_detection.py --file that test the cnn with a video sequence。voc0712.py 数据集处理代码（没有改文件名，改的话还要改其他代码，麻烦）(processing the dataset)（针对部分代码中涉及的文件（指ssd_voc_5000_plus.pth），翻了翻旧U盘，算是找到了。ssd_
MNIST数据集是由0-9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，且每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。如下图所示。
在上一篇CNN实战中（简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）），我们实现了mnist手写数据集识别，为了进一步巩固，本篇依然在公开数据集（CIFAR10）的基础上实现目标分类。下一篇将详细介绍如何自建分类数据集，并在自建的数据集上通过CNN实现分类。由于上篇文章简单CNN网络实现手写数据集识别（附完整代码）已经详细介绍了模型参数的设置，因此这篇文章中不再做详细介绍，主要说明模型搭建流程。
本文主要介绍了使用 PyTorch 实现多种卷积神经网络（Alexnet、VGG、Googlenet、Resnet、Densenet）在 CIFAR10 数据集上的应用。包括获取并批处理 CIFAR10 数据，建立训练模型的函数、绘制可视化图像函数等公共组成部分。详细阐述了每种网络的结构、相关函数的定义、模型的构建过程、训练及绘制变化图的代码，还对 Densenet 与 Resnet 的结构差异进
混泥土裂缝网上数据集有很多，作者自己收集了一些，大家如果有意愿，麻烦在下方留言。1、SDNET2018数据集（数据集来源：SDNET2018）主要是用来分类论文：SDNET2018: An annotated image dataset for non-contact concrete crack detection using deep convolutional neural networks
随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(Sentiment Analysis)，
UCI-HAR的深度学习模型分类
如果你也喜欢这样的方式可以直接copy附录中的config修改去训练。mmlab系列的训练测试转化都是以config来配置的，三个基础块，一个是数据集，一个是模型，一个是runtime，有很多模型都是从_base_目录中继承这三个组件，然后修改其中的一些选项来训练不同的模型和数据集。：我训练的时候有些图好像是坏的，mmcv以opencv为后端来获取图片，这里最好先把坏图过滤掉，不然训练的时候会报c
2、模型二：参考vgg模型使用两个vgg块和两个全连接，使用批标准化。1、模型一：三层卷积加两层全连接，使用dropout层。（2）累加器（存储中间数据，如准确率等）2、使用GPU(无则自动使用CPU)3、编写模型训练程序辅助函数。（1）可视化训练效果动画函数。六、预测结果分析（混淆矩阵）一、数据集下载以及数据增强。2、数据集下载以及数据增强。
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我于是研一下半年课少没事做，也报名了，审核通过，一天150块人民币，不管饭的昂，本科120，硕士150，多的那30块是饭补。嗯，确实，我八小时工作时间能做完每天的活。到年末了，今年在我身上发生了很多事情，比如我毕业了，找了一些工作，拿到了一些offer，也想继续出国深造，但因为种种原因我还是在国内继续从事于BCI—人因工程行业。之前吐槽过不少国内BCI的硕博老师了，其实别的专业也是如此，遇到一个好
本文所讲论文是人类第一次真正认真思量[CNN构架如何设计，以适用于BCI数据]的问题，比EEGNet(2018年美国陆军实验室提出)For BCI模型早一年，看完本文豁然开朗，补上了自己BCI CNN发展最重要的一块基石，真的没想到，自从CNN用于BCI领域后，CSP及其变体是CNN必须面临的一座高峰。对于CNN，CSP这座阴影，在此论文中随处可见。
近期， 天津大学精仪学院和医工院联合，在神经科学和神经成像顶刊 Neuroimage中发表题为《LMDA-Net: 一种具有通用性和可解释性的轻量级EEG解码网络》的学术论文, 为解决人工神经网络模型在EEG解码时面临的跨数据集泛化性差、预测波动性高和模型可解释性差等问题做出了贡献。本文的论文和代码全部开源，有望在脑机接口系统的应用中发挥重要作用。EEG信号的解码是神经科学和计算机科学领域的研究热
对于基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)系统，传统方法对短时窗SSVEP信号难以获得满意的分类效果。本文提出了一种基于卷积神经网络(cam - cnn)的融合多子频段和卷积块注意模块(CBAM)分类方法，用于识别SSVEP-BCI任务。该方法提取多个子频段的SSVEP信号作为网络模型的初始输入，然后对所有特征输入进行特征融合。此外，CBAM嵌入到初始输入和特征融合的两个部分，用于
脑电采集设备的导联数，决定了采集到的EEG信号的精确程度，数据越好，扔给AI模型处理后能达到的精度就越高，就越能训练出高智能的AI模型。与此同时，也同样由于信号质量的限制，以及一个更绕不过去的问题——神经信号的个体差异，也造成了脑机接口相关的各种信号的大型标准化数据集的缺乏。的企业，很可能有更可靠的技术——事实证明他们的stentrode确实在植入后有从当前情况看更优良的稳健性，除此之外各种实验室
Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.929
VGG-16 是牛津大学 在 2014 年提出的经典卷积神经网络模型，发表于论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》。它在 ImageNet 图像分类任务中取得了突破性成绩，核心贡献是证明了 对模型性能的重要性（当然太深了也不好）。
本期采用matlab代码实现CNN分类。以Cifar10、MNIST数据集为例进行展示。代码直接过来复制就行！一、Cifar10数据集简介CIFAR10数据集一共有60000个样本，每个样本都是一张32×32像素的RGB图像（彩色图像），每个RGB图像又必定分为3个通道（R通道、G通道、B通道）。共60000个样本被分成了50000个训练样本和10000个测试样本。CIFAR10数据集是用来监督学
使用CNN网络对CIFA_10数据集进行识别
缺乏足够的训练样本和噪声高维特征是基于脑机接口(BCI)的运动图像(MI)解码算法面临的主要挑战。为了解决这些挑战，受脑梗死神经生理特征的启发，本文提出了一种新的用于脑梗死分类的Filter-Bank卷积网络(FBCNet)。FBCNet采用多视图数据表示和空间滤波来提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法可以在训练数据有限的情况下有效地训练网络。更重要的是，在FBCNet中，我们提出了一种新的方差层
深度学习发展迅速，MNIST手写数字数据集作为机器学习早期的数据集已经被公认为是机器学习界的果蝇实验（Hinton某年)，卷积神经网络是识别图像非常有效的一种架构，于是用CNN识别手写数字也就成为了机器学习界的经典实验。在这个repo中我会呈现最基本的CNN识别MNIST数据集过程。载入数据看看数据啥样儿（也即Visualization）建立模型训练模型测试模型（看看训练的好不好）
在本次实验中，我们使用了BP神经网络（反向传播网络）和卷积神经网络（CNN）分别对MNIST手写数字数据集进行了分类任务。BP网络在浅层结构下分类效果一般，容易出现过拟合，需要较长训练时间才能达到较好效果。而CNN在处理图像数据方面具有明显优势，通过卷积层提取局部特征、池化层缩小特征尺寸，模型学习到更多图像的空间信息，提高了分类准确度。实验结果显示，CNN在MNIST分类任务中明显优于BP网络，体
这篇博客适用于新手小白，想要做图像处理、深度学习相关的研究。基于学习框架有很多，主流的是Pytorch/ Tensorflow，这篇博客以 Tensorflow框架为例。如果你在Github上下载的代码是pytorch 的，同理操作安装torch库即可。
基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法研究—张伟对该论文中第2章 基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法的一种实现代码原论文的作者给出了第三章的实现代码，这里给出github具体结果是与论文中呈现的效果不同的，写这篇文章的主要目的就是为了学习如何使用CWRU轴承的数据集，属于抛砖引玉吧。数据增强的函数为代码中的：def overlap_sampling(x_train, y_train, leng
训练b站up主提供的Faster R-CNN+Windows+PyTorch（VOC数据集和自己的数据集）
环境库版本（如果库版本不一样， 一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本，是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了，可以按照我的库版本进行安装并运行）
LeNet网络详解(学习CIFAR-10数据集实现识别图片类别)
在目标分类任务中，CNN通过卓越的图像特征学习能力，能够捕捉图像中的空间特征。在实验的最后通过对CNN和CNN+LSTM两种模型的对比分析，评估它们在MSTAR数据集上的性能差异，分析加入LSTM对实验最后结果的影响的原因。Loss曲线整体是向下降的一个趋势，并且最后是趋于稳定，说明整个模型的收敛效果还是不错的，并且最后的正确率有97%，虽然从数值上来说看着不错，但是从混淆矩阵可以看出是4类的被识
卷积神经网络的实操案例，基于CIFAR10数据集进行网络构建、训练和预测，用python代码实现，讲解简单数学原理
复现文本摘要任务评估CNN/DM数据集。
读入训练集和测试集import numpy as np # 导入NumPy数学工具箱import pandas as pd # 导入Pandas数据处理工具箱from keras.datasets import mnist #从Keras中导入mnist数据集#读入训练集和测试集(X_train_image, y_train_lable), (X_test_image, y_test_lable)
以MNIST手写数据集划分训练集和验证集，将自己手写拍照上传的数字图片作为测试样本，训练卷积神经网络分类器识别0-9的手写数字。
通过上述torchvision.dataset.MNIST加载数据集之后，因为transform=transforms.ToTensor()，所以最终图像数据是tensor类型；[这里关于pytorch里面如何直接继承Dataset类自定义加载自己本地数据的方法，以及dataset类和dataloder类的关系需要再学习😔]其中细节感觉太过复杂（/(ㄒoㄒ)/~~），在网上看到这篇知乎文章，代码
pytorch实现基于cifar10数据集的卷积神经网络模型训练
pytorch的MNIST数据集手写数字识别(GPU)数据集介绍MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个 “典范”，可以说它就是计算机视觉里面的Hello World。所以我们这里也会使用MNIST来进行实战。前面在介绍卷积神经网络的时候说到过LeNet-5，LeNet-5之所以强大就是因为在当时的环境下将MNIST数据的识别率提高到了...
水果识别是卷积神经网络的入门案例，这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合在了一起，至于原理部分，大家可以参考知乎或者B站上的回答，在这里我就不赘述了。
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