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计算机视觉与卷积神经网络_曹鹏_交叉验证法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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效率(第1.4节)以及对反向传播(第2.3节)的支持,以允许学习cnn。接下来,我们演示如何直接使用其中一个构建块。为了这个例子,考虑用一组线性滤波器卷积图像。首先在Matlab中读取图像,比如使用im=single(imread('peppers.png'),得到h Wd数组im,其中d=3是图像中的彩色通道数。然后创建一个k=16的大小为3的随机滤波器组3使用f=randn(3,3,3,16,“single”)。最后,召集 %安装并编译matconvnet(运行一次)untar(['http://www.vlfeat.org/matconvnet/download/'… 'matconvnet-1.0-beta12.tar.gz']; CD MatconvNet-1.0-Beta12 运行Matlab/VL_编译器 %从网上下载一个预先训练过的cnn(运行一次)urlwrite(… 'http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/imagenet-vgg-f.mat',…'imagenet-vgg-f.mat'); %安装matcon
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