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为什么网页在线视频会卡/福州seo网站管理

为什么网页在线视频会卡,福州seo网站管理,网络销售主要做些什么,广州有哪些网络设计公司目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ..................................................................... % 定义修改的范围 …

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

.....................................................................
% 定义修改的范围
Pixel_Range = [-30 30];
Scale_Range = [0.9 1.1];% 现在修改图像
Image_Augmenter = imageDataAugmenter(...'RandXReflection', true, ...'RandXTranslation', Pixel_Range, ...'RandYTranslation', Pixel_Range,... 'RandXScale', Scale_Range, ...'RandYScale', Scale_Range);% 调整图像以适应Googlenet的第1层
Augmented_Training_Image = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size(1:2), Training_Dataset, ...'DataAugmentation', Image_Augmenter);Augmented_Validation_Image = augmentedImageDatastore(Input_Layer_Size(1:2),Validation_Dataset);% 指定训练选项
Size_of_Minibatch = 5;
Validation_Frequency = floor(numel(Augmented_Training_Image.Files)/Size_of_Minibatch);
Training_Options = trainingOptions('sgdm',...'MiniBatchSize', Size_of_Minibatch, ...'MaxEpochs', 10,...'InitialLearnRate', 3e-4,...'Shuffle', 'every-epoch', ...'ValidationData', Augmented_Validation_Image, ...'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...'Verbose', false, ...'Plots', 'training-progress');% 开始训练
net = trainNetwork(Augmented_Training_Image, Layer_Graph, Training_Options);
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4.算法理论概述

      VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务)的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构,之所以叫“GoogLeNet”,是为了向“LeNet”致敬.人员行为动作识别是计算机视觉和深度学习领域的重要应用之一。近年来,深度学习网络在人员行为动作识别中取得了显著的成果。

1. 原理
1.1 深度学习与卷积神经网络(CNN)
       深度学习是一种机器学习技术,它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接,实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络(CNN)是深度学习中的一种重要结构,特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。

1.2 GoogLeNet
       GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络,由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征,然后将它们拼接在一起,从而获得更丰富的特征表示。

GoogLenet网络亮点
1.引入了Inception结构(融合不同尺度的特征信息)
2.使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理
3.添加两个辅助分类器帮助训练
4.丢弃全连接层,使用平均池化层(大大减少模型参数)

2. 实现过程
2.1 数据预处理
      在矿石种类识别任务中,首先需要准备标注好的数据集,包含不同行为动作的图像或视频帧。然后,将图像进行预处理,包括图像尺寸调整、归一化等操作,以便输入到深度学习网络中。

2.2 构建网络模型
       GoogLeNet 模型可以通过深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。模型的基本结构包括卷积层、池化层、Inception 模块和全连接层。可以根据具体任务进行网络的修改和定制。

2.3 数据输入与训练
       将预处理后的图像作为输入,通过前向传播得到网络的输出。然后,通过与标签进行比较,计算损失函数并进行反向传播,更新网络的权重参数。通过多次迭代训练,使得网络逐渐学习到特征并提高识别能力。

2.4 模型评估与调优
        在训练过程中,需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过验证集监控模型的性能,并根据验证集的表现进行模型的调优。在测试集上进行评估,得到模型在未见过数据上的识别准确率.

5.算法完整程序工程

OOOOO

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