基于双流卷积神经网络（CNN）的识别检测仿真 Matlab

最新推荐文章于 2025-05-06 07:30:00 发布

CodeSpark

最新推荐文章于 2025-05-06 07:30:00 发布

阅读量315

点赞数 1

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeSpark/article/details/132704770

版权

Matlab专栏专栏收录该内容

115 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何在Matlab中利用双流卷积神经网络（CNN）进行识别检测仿真的步骤，包括数据准备、网络架构设计、数据预处理、网络训练和网络评估。通过实例代码展示如何处理图像数据、构建网络、训练模型以及评估性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于双流卷积神经网络（CNN）的识别检测仿真 Matlab

在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于双流CNN深度学习网络的识别检测仿真。我们将以详细的步骤和相应的源代码来说明整个过程。

数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。可以使用公开的数据集，如CIFAR-10或MNIST，也可以使用自己的数据集。确保数据集包含标记的图像样本和相应的类别标签。
网络架构设计
双流CNN网络由两个独立的卷积神经网络组成，分别处理图像的空间信息和时间信息。我们可以使用Matlab的深度学习工具箱来设计网络架构。以下是一个简单的双流CNN网络的示例：

% 空间流网络
spatialLayers = [
    imageInputLayer([32 32

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CodeSpark

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

【双流CNN】基于双流CNN深度学习网络的识别检测仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

04-29

3013

1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 CNN是在目标识别领域应用及其广泛的一种网络模型，其通过卷积运算来实现对图像特征的提取，避免了传统人工神经网络需要单独设计特征提取的环节。CNN的结构主要包括conv卷积层、pool池化层，Activation激活层以及FC全连接层，其具体如下图所示：图1CNN网络结构如图1所示的，当图像输入到CNN中时，首先进入卷积层，卷积层是CNN中最重要的一个网络层。在卷积计算过程中，将输入的图像和一系列大小不一的卷积核函...

动态纹理合成新星：双流卷积神经网络

gitblog_00681的博客

08-29

423

动态纹理合成新星：双流卷积神经网络 two-stream-dyntex-synthCode for the paper "Two-Stream Convolutional Networks for Dynamic Texture Synthesis". Presented at CVPR '18.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tw/two-stream-...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

双流卷积神经网络架构（OpenPose）

最新发布

weixin_43156294的博客

05-06

1365

OpenPose作为一种基于卷积神经网络的双流架构，在人体姿态估计领域展现出卓越的性能与广泛的应用前景。人体姿态估计作为计算机视觉中的关键任务，在众多领域都有着不可或缺的作用，而OpenPose凭借其独特的架构和先进的技术，为解决这一任务提供了高效且准确的解决方案。

MATLAB 双通道PCNN算法

weixin_33698043的博客

03-12

389

function Fused=Dual_PCNN(Ahigh,Bhigh,Abeta,Bbeta) SF_Ahigh =SF(abs(Ahigh)); SF_Bhigh = SF(abs(Bhigh)); [p1,q1]=size(Ahigh); [p2,q2]=size(Bhigh); if(p1~=p2||q1~=q2) error('The size ...

双流神经网络

weixin_45387588的博客

12-25

2475

我们将我们的方法命名为隐藏的双流CNN，因为它只将原始视频帧作为输入，并直接预测动作类，而无需显式计算光流。3. 双流CNN在处理不同类型的数据时需要设计不同的网络结构，例如针对语音的双流CNN与针对视频的双流CNN具有不同的网络结构，因此需要更为灵活的设计方法。2. 在训练CNN时，传统的方法是采用随机初始化的方法，需要大量的样本数据来训练，而使用双流CNN可以利用之前训练过的图像识别CNN的参数，，这两种信息并不是独立的，因此可能会出现信息重复或遗漏的问题，需要对模型进行进一步的优化。

视频理解学习笔记（一）：双流卷积神经网络

m0_50652864的博客

05-25

2153

深度学习应用在视频动作识别领域的开山之作Two-Stream CNN

一种基于双流卷积神经网络跌倒识别方法.pdf

09-26

基于双流卷积神经网络的跌倒识别方法研究该文章提出了一种基于双流卷积神经网络的跌倒识别方法，旨在解决传统跌倒识别方法中的缺陷。该方法由两路卷积神经网络组成，第一路对视频帧进行处理，通过三维卷积神经网络...

基于双流卷积神经网络的RGB-D图像联合检测

02-04

当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享...

基于双流卷积神经网络的改进人体行为识别算法.pdf

09-26

"基于双流卷积神经网络的改进人体行为识别算法" 本文讨论了基于双流卷积神经网络的人体行为识别算法，提出了一种改进的双流卷积神经网络（Two-Stream Convolutional Neural Network，TSCNN）模型。该模型将视频的单...

基于双流卷积神经网络的人体行为识别方法.pdf

09-25

基于双流卷积神经网络的人体行为识别方法本文的主要知识点是基于双流卷积神经网络的人体行为识别方法，该方法通过使用双流卷积神经网络提取视频特征序列，然后使用TAG(Temporal Actionness Grouping)生成行为提议...

使用TensorFlow双流卷积神经网络对CK+表情数据库进行分类

ciel_monkingjay的博客

12-19

9112

本文所有代码已经放在GitHub上https://github.com/zhuzhuxia1994/CK-TensorFlow 双流卷积神经网络我最初是在做行为识别的时候接触到的，双流指的是时间流和空间流，再具体一点就是，时间流指的是对光流图片进行卷积处理，然后空间流指的是对RGB图片进行卷积处理，然后进行融合操作。这样往往比单纯对RGB图片进行卷积效果好，特别是在视频行为识别等方面，因为引入了

matlab代码sqrt-bcnn:B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别

05-23

Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建介绍该存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British Machine Visi

基于双流卷积神经网络的监控视频中打斗行为识别研究.caj

07-08

智能监控系统的主要特点是在可以自动对监控视频中的图像序列进行处理，具体处理包括定位目标、跟踪目标或者识别目标行为。应用计算机视觉相关技术来进行异常行为识别是目前非常热门的研究方向，研究过程包括了图像处理、视频分析、机器学习等领域的相关技术。对运动目标的跟踪、建模以及根据其所处环境对行为进行判断和分类，以及让计算机理解人体各种行为，这些任务都有较大的难度，因此，研究异常行为识别算法有很高理论及实际意义。

CNN卷积神经网络Matlab实现

12-10

CNN卷积神经网络实现，Matlab仿真，识别手写数字集。

采用双流卷积神经网络对美国西储大学轴承故障数据集进行融合诊断完整代码

qq_56997902的博客

06-28

1265

采用MATLAB对数据进行预处理；网络训练环境为python3.7 与 pytorch1.8.0

双流CNN深度学习网络在图像识别检测方面有着广泛的应用，特别是在物体识别、目标追踪等领域中表现优越。本文将介绍如何使用Matlab实现基于双流CNN深度学习网络...

与其临渊羡鱼,不如退而结网

05-09

327

接下来，我们可以开始构建我们的双流CNN深度学习网络。我们可以使用Matlab自带的深度学习工具箱进行构建。同时，由于我们使用的是双流CNN深度学习网络，因此我们需要构建两个相同的网络结构，并将其合并。双流CNN深度学习网络在图像识别检测方面有着广泛的应用，特别是在物体识别、目标追踪等领域中表现优越。以上就是基于双流CNN深度学习网络的识别检测仿真的实现过程。在实际应用中，我们可以根据具体的需求进行网络结构、训练参数等方面的调整，以达到更好的性能。在构建好网络之后，我们可以使用训练数据集对网络进行训练。

【残差信息增强：双流卷积神经网络：Pansharpening】

weixin_43690932的博客

03-25

2017

仅供自己参考

论文新思路！双通道卷积神经网络！最新成果准确率近100%

学姐带你玩AI的博客

07-08

4898

它能捕捉到比单通道CNN更丰富的信息，从而提高模型的性能和鲁棒性。具体点讲，传统CNN采用单个卷积层提取特征，形成特征映射；而双通道CNN则通过两个并行卷积层同时处理输入数据，能更全面丰富地捕捉和合并特征。这种结构显著提高了特征表示能力和计算效率，降低了过拟合风险，还尤其适用于复杂的视觉任务，如图像分类、目标检测等，因为它可以有效提高识别精度。比如新提出的复合干扰识别方法，平均准确率接近100%！为适应更复杂的任务场景，目前的研究致力于开发更高效、更强大的双通道CNN方法。今天我就整理了。

行为识别之双流卷积网络

热门推荐

weixin_41041772的博客

11-30

2万+

1、简介从视频中进行行为识别，其挑战在于从静止帧捕获关于外观和帧间运动的补充信息。贡献有三：a. 结合了时空信息 b. 多帧密集光流有助于性能提高 c. 多任务学习可用于增加训练数据量该网络在 UCF-101 and HMDB-51两数据集上具有较好性能表现。相比静态图像分类，视频的时序成分为行为识别提供了额外的线索（运动信息），并且视频本身对每帧图像具有天然的数据增强功能（帧...

双流cnn

03-08

### 双流卷积神经网络（Two-Stream CNN）原理双流卷积神经网络是一种专门设计用于处理视频数据中的动作识别问题的技术架构。该方法通过分解视觉信息到两个不同的路径来捕捉空间和时间维度的信息。 #### 空间流 (Spatial Stream) 空间流主要关注于从单一帧图像中提取外观特征，这些特征对于理解物体形状、颜色以及场景布局至关重要。具体来说，这个子网接收一张彩色RGB图片作为输入，并利用标准的二维卷积操作来进行特征抽取[^1]。由于只需要考虑静态画面的内容，因此可以采用成熟的图像分类模型如VGG或ResNet等预训练权重初始化，从而加速收敛并提高泛化能力。 ```python import torch.nn as nn class SpatialStream(nn.Module): def __init__(self, pretrained_model='vgg'): super(SpatialStream, self).__init__() if pretrained_model == 'vgg': self.model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features def forward(self, x): out = self.model(x) return out ``` #### 时间流 (Temporal Stream) 相比之下，时间流旨在捕获连续帧之间的动态变化模式，即所谓的光流场(optical flow)，它反映了像素随时间移动的方向与速度。为了有效表达这种运动特性，通常会先计算前后几帧间的密集光流向量图，再将其送入另一组卷积层做进一步分析[^4]。值得注意的是，在实际部署过程中，考虑到实时性和效率的要求，有时也会直接使用灰度差分代替精确但耗时的光流估计算法。 ```python from torchvision import models class TemporalStream(nn.Module): def __init__(self): super(TemporalStream, self).__init__() # 假设已经得到了光流图像序列flow_images self.flow_extractor = models.resnet18(pretrained=False) def forward(self, flows): outputs = [] for flow in flows: output = self.flow_extractor(flow.unsqueeze(0)) outputs.append(output) return torch.stack(outputs).mean(dim=0) ``` ### 融合策略当分别获得了来自两条支路的空间特征映射及时序特征向量之后，下一步就是如何有效地将它们结合起来共同完成最终的任务预测。最简单的方式便是简单的拼接(concatenation)或者加权求平均(weighted averaging)；更复杂一点的方法可能涉及到注意力机制(attention mechanism),让模型自动学习不同模态的重要性程度。 ```python def fuse_features(spatial_feature, temporal_feature): fused_vector = torch.cat((spatial_feature, temporal_feature), dim=-1) return fused_vector ``` 最后经过全连接层转换成类别概率分布即可得到整个系统的输出结果。 ### 应用领域除了经典的视频行为识别之外，双流CNN还被广泛应用于其他涉及多模态数据分析的任务当中，比如医学影像诊断、自动驾驶感知系统乃至社交平台上的短视频推荐等方面都有所涉猎[^2]。