Matlab的边缘检测源代码-深度神经网络硬件加速器SystemVerilogHD

提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 进行图像边缘检测的新算法。该算法利用 CNN 强大的特征提取能力，学习图像边缘的复杂特征，从而实现精确的边缘检测。实验结果表明，该算法在边缘检测精度方面优于传统算法。 算法实现 该算法的核心是构建一个深度 CNN 模型，该模型包含多个卷积层和池化层，用于提取图像的多尺度特征。模型训练过程中，使用大量的标注图像数据，对模型进行监督学习，使其能够准确地预测图像边缘。 未来方向 未来工作将集中于以下几个方面： 探索更深、更有效的 CNN 架构，以进一步提高边缘检测精度。 研究将该算法应用于其他图像处理任务，例如目标识别和图像分割。 优化算法的计算效率，使其

PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔（Umar Iqbal）、安东·米兰（Anton Milan）和尤尔根·加尔（Jurgen Gall）。该代码已在带有MATLAB（2016a）的Ubuntu 16.04（64位）上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。

Alejandro Garcia的物理学数值方法程序提供了MATLAB的egde源代码，测试了Python（Anaconda Jupyter笔记本4.2.3版）、原始MATLAB 5.2版、修订的MATLAB 7.0.1版、C++（Microsoft Visual C++ 5.0版）和FORTRAN（Digital Fortran 77版本4.0）。这些程序提供指导，作者和出版者尽力确保准确性，但不对使用这些程序或由此引起的任何损害承担责任。如有疑问，请联系：Alejandro Garcia，圣何塞州立大学物理与天文学系，圣何塞CA 95192。

Matlab的edge源代码，即将推出，供其他实验使用，基于github.com/amarshah/complex_RNN的complex_RNN存储库。如果您认为此代码有用，请引用以下参考资料：[1] M. Arjovsky，A. Shah和Y. Bengio，“统一进化递归神经网络”，Proc.Natl.Acad.Sci.USA，87：3877-2，1999。[2] S. Wisdom，T. Powers，JR Hershey，J. Le Roux和L. Atlas，“全容量单一循环神经网络”，神经信息处理系统（NIPS）的发展，2016年。TIMIT预测实验说明通过从Matlab目录运行

matlab神经网络源代码是一种模拟动物神经网络行为特征的算法数学模型，用于进行分布式并行信息处理。这种网络依赖于系统的复杂性，通过调整大量节点之间的连接关系来实现信息处理的目标。

深度神经网络 (DNN) 通常可以通过 L1 正则化或连接修剪等方法实现高度稀疏性 (>90%)，从而压缩模型大小。然而，稀疏性的随机模式会导致较差的缓存局部性和跳跃存储器访问，限制了计算速度的提升。 结构稀疏学习 (SSL) 方法利用组 Lasso 正则化动态学习紧凑的 DNN 结构，包括减少过滤器、通道、过滤器形状、神经元和层数。实验证明，SSL 方法可以在 GPU 上实现 AlexNet 卷积层 3.1 倍加速，在 CPU 上实现 5.1 倍加速。 SSL 方法的关键优势在于利用 BLAS 中现有的 GEMM 度量（例如 CPU 中的 MKL 和 NVIDIA GPU 中的 cuBLAS

Matlab编程-边缘检测。简单的边缘探测技术。

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MATLAB开发：硬件加速的射线盒交叉方法。SMITS射线盒交叉方法的GPU可移植实现（1998年）。