这些例子通过了在“计算机愿景的深度学习”网络研讨会中解释的3个演示
//www.tianjin-qmedu.com/videos/deep-learning-for-computer-vision-120997.html
演示如下:
-使用预训练网络进行对象分类
- 转移学习 - 改变AlexNet进行车辆分类
使用深度学习的目标检测(Faster R-CNN)
**请注意:这些只是演示和一小组图像。不包括预先训练的网络
引用作为
Johanna Pingel（2020年）。“计算机视觉深度学习”网络研讨会的演示(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/62558-demos-from-deep-learning-for-computer-vision-webinar)， MATLAB中央文件交换。检索．
评论和评级（27）
更新
| 1.0.0.0 | 在描述中增加了网络研讨会的链接 |
演示/ Demo1_ClassificationPreTrained /
演示/ Demo2_TransferLearning /
演示/ Demo3_ObjectDetection /
你也可以从以下列表中选择一个网站:
黛西Villano(查看配置文件)
天使莱卡(查看配置文件)
你好:
来自墨西哥的问候，杰出的贡献，非常有趣的事实。
我告诉你，我是一个新手在MatLab和下载的例子，以这样执行它，我试图执行demo 3，但它标记了我的错误如下行:
%运行检测器。
[bboxes, scores] =检测(检测器，I);
错误如下:
使用gpuArray / double时出错
设备内存不足。要查看GPU上可用内存的更多细节，请使用“gpuDevice()”。如果问题仍然存在，通过调用'gpuDevice(1)'重置GPU。
我已经照他说的做了，什么都没做。
我的工作环境:
Win 10, MatLab R2018b, 8 RAM, GPU 2 RAM
有什么解决办法吗?
谢谢你！
问候
天使
Johanna Pingel.(查看配置文件)
这个MATLAB代码可以在XLA许可下免费使用。我不确定如何引用，你可以引用网络研讨会或代码，就像你会引用任何其他视频或代码一样。
Alam Noor.(查看配置文件)
我可以在我的研究中使用自定义读取功能吗？以及我如何现场。谢谢
Yh江(查看配置文件)
哦，天哪，我找到了~~~~
Yh江(查看配置文件)
亲爱的Johanna，汽车的数据图像可用吗?
Johanna Pingel.(查看配置文件)
对于minibatch错误，进入createCNN函数并添加一个参数到训练选项:'MiniBatchSize'，1
回族阴李(查看配置文件)
嗨，当我使用深度学习(Faster R-CNN)运行演示对象检测的代码时，有一个错误显示“错误使用vision.internal.cnn.parseInputsFasterRCNN(第24行)”。
'MiniBatchSize'训练选项必须设置为1，以训练Fast R-CNN或Faster R-CNN对象检测器。设置这个
值，使用TrainingOptions函数。“
我该如何克服它?
Alam Noor.(查看配置文件)
@Johanna Pingel。感谢您的网络研讨会。我是中国哈尔滨工业大学的一名研究生。如果可能的话，请您评论一下。如果数据集不是标签，我如何使用它羊图像数据集?第二，如果我要给数据集贴上标签，哪种车牌形式更适合人脸识别?谢谢
nithiswar reddy(查看配置文件)
斯蒂芬·谢泼德(查看配置文件)
非常有用的介绍。
ridvan奥兹德米尔(查看配置文件)
嗨，Johanna Pingel !谢谢你的小样。
但是我不能使用imageLabeler的新版本。你有R2018a的演示吗?
Linxiang周(查看配置文件)
在Demo_TransferLearning文件夹中运行TransferLearnnigDemo经常显示“使用trainNetwork出错(第133行)”
未定义函数或变量'plotObj'。
错误在TransferLearningDemo(第130行)，net = trainNetwork(trainDS, layers, opts);"
，因此不能完成运行。
谁能告诉我为什么?
Linxiang周(查看配置文件)
亲爱的约翰娜，我很高兴读到你们的代码。我发现训练的准确性。m和
stopTrainingAtThreshold。我有记号笔“……”，应该是“……”。
我有一个问题:您能告诉我您的车里都有什么吗?也许是
当我们想要进行对象检测时的重要部分。或者你能告诉我你是怎么做你的
vehicleRois.mat吗?
请回复我的邮箱:lxzhouno1@gmail.com
shikha purwar(查看配置文件)
我试着把图像分成两类，健康的和病态的。我使用Alexnet在单个GPU上使用迁移学习。但是由于原始网络没有对这些特定的图像进行训练，分类的准确率只有60%左右。那么怎样才能提高准确度呢?
Lipika Kanojia(查看配置文件)
嗨，Johanna，我想修改Alexnet对灰度图像进行分类。我应该做哪些改变?以及如何?因为Alexnet的第一层说:227*227*3。
提前谢谢你!
Johanna Pingel.(查看配置文件)
@rcjr15 -这是一个具有挑战性的问题，因为它取决于你的数据，以及你想要做的——如果不尝试很多选项，看看什么有助于提高准确性，准确性是很难提高的。
下面是一些可以尝试的事情:
如果你有能力为训练创建更多的图像，这可能会有帮助。在17b版本中，您可以使用ImageDataAugmenter来扩充您的数据集
如果你没有看到准确率的提高，你可以尝试一种不同的分类技术。机器学习技术会提供更高的准确率吗?
正如你提到的，Alexnet没有你的分类或类似的分类。换个网络怎么样?你试过咖啡模型动物园的模型吗?
好运！
Johanna Pingel.(查看配置文件)
@Biserka -我不确定在没有调试代码的情况下出现了什么问题。误差似乎与变量“标签”中预测的数量和变量测试中使用的图像数量有关。标签
你可以试着找出这两个变量的大小-它们必须相同。
Biserka Petrovska(查看配置文件)
当我运行代码时，我收到此错误
使用confusionmat时出错(第75行)
G和GHAT需要具有相同的行数
TransferLearningDemo错误(第150行)
confMat = confusionmat (testDS。标签,标签);
有什么问题吗?
Sehairi K。(查看配置文件)
嗨,约翰娜Pingel
非常感谢这次有趣的网络研讨会
我只需要名字（或链接到下载）视频文件播放以测试CNN 28:23
Thnaks
rcjr15(查看配置文件)
@Johanna Pingel，我想把图片分成两类，健康的和病态的。我使用Alexnet在单个GPU上使用迁移学习。但是由于原始网络没有对这些特定的图像进行训练，分类的准确率只有60%左右。那么怎样才能提高准确度呢?我有大约500张标签图片，我可以用来训练和测试。
Norsalina哈桑(查看配置文件)
你好@Johanna Pingel，这可以用于说话者分类吗?
Razouane伊萨姆(查看配置文件)
嗨@Johanna Pingel
因为我的笔记本电脑没有GPU，有没有什么配置可以在单个CPU上加速训练
真的需要你的帮助，拜托了
谢谢你！
Johanna Pingel.(查看配置文件)
@Xiao - ThreataNet太大了，可以提交给文件交换。如果您花时间在VisualIvivivations之前培训神经网络，则可以使用所选网络替换该名称。如果您不想重新培训网络，只需使用AlexNet。
肖(查看配置文件)
@Johanna Pingel，谢谢你，一切顺利。但是没有“trainedNet48_test”。在下载的文件(VisualizeActivations。m的TransferLearningdemo)。到哪里去弄垫子文件?
Johanna Pingel.(查看配置文件)
@xiao - OutputFcn是在r2017a中引入的-如果你正在运行一个较早的版本，这段代码将不会运行，除非你删除了OutputFcn。AlexNet应该有25层，你能试着从这里重新下载吗?//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network
这需要r2016b
肖(查看配置文件)
嗨，Johanna Pingel !谢谢你的小样。
然而，在Add-Ons下载的alexnet只有23层，代码是25层。并且“OutputFcn”不是trainingOptions的可识别参数。错误发生在"opts = trainingOptions()"一行。(TransferLearningdemo)
有什么问题吗?