MatConvnet里那21层结构

本文详细解析了深度学习网络中的核心组件,包括卷积层、激活函数、归一化、池化等,从C1到C5的多层结构逐步深入,最终通过全连接层实现分类任务。
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  1. ‘conv’ –> (C1)
  2. ‘relu’
  3. ‘normalize’
  4. ‘pool’
  5. ‘conv’ –> (C2)
  6. ‘relu’
  7. ‘normalize’
  8. ‘pool’
  9. ‘conv’ –> (C3)
  10. ‘relu’
  11. ‘conv’ –> (C4)
  12. ‘relu’
  13. ‘conv’ –> (C5)
  14. ‘relu’
  15. ‘pool’
  16. ‘conv’ –> (fc6)
  17. ‘relu’
  18. ‘conv’ –> (fc7)
  19. ‘relu’
  20. ‘conv’ –> (fc8)
  21. ‘softmax’ –>(prob)

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

### MatConvNet 深度学习框架简介 MatConvNet 是一个基于 MATLAB 的卷积神经网络工具箱,提供了实现深度学习模型所需的功能。它支持构建、训练和评估各种类型的卷积神经网络 (CNN),并提供高效的 GPU 加速计算能力。 #### 安装指南 为了安装 MatConvNet,在终端或命令提示符下执行如下操作: 1. 下载源码库: ```bash git clone https://github.com/vlfeat/matconvnet.git matconvnet cd matconvnet ``` 2. 编译 MEX 文件以启用核心功能和支持 GPU 运算(如果硬件允许的话): ```matlab % 启动MATLAB后运行以下指令来配置环境变量以及编译必要的组件 vl_setupnn ; compile('verbose', true, 'cudaenabled', true/false); % 根据是否有CUDA设置true或false ``` 3. 验证安装成功与否可以通过测试样例完成: ```matlab addpath(fullfile(pwd,'toolbox')); demo nn_train ; % 训练小型示例网络 ``` #### 示例代码:图像分类器 下面是一个简单的 CNN 架构用于 MNIST 手写数字识别任务的例子[^1]: ```matlab % 创建简单三层卷积层加全连接层结构的LeNet5架构 layers = [ struct('type','conv','weights',{[] []},'filterSize',[5 5],'numChannelsOutput',20,... 'stride',1,'pad',[0 0]) struct('type','relu') struct('type','pooling','method','max','poolSize',[2 2],'stride',2) struct('type','conv','weights',{[] []},'filterSize',[5 5],'numChannelsOutput',50,... 'stride',1,'pad',[0 0]) struct('type','relu') struct('type','pooling','method','max','poolSize',[2 2],'stride',2) struct('type','innerproduct','weights',{[] []},'outputDim',500) struct('type','relu') struct('type','innerproduct','weights',{[] []},'outputDim',10) ]; options.learningRate = 0.01; options.numEpochs = 10; % 假设已有加载的数据集 trainData 和 testData model = cnn_train(trainData,layers,options); % 测试阶段 accuracy = sum(predict(model,testData.X)==testData.Y)/size(testData.Y,1); disp(['Accuracy on test set: ', num2str(accuracy)]); ```
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