使用多列卷积神经网络进行人群计数

多模态学习的图像识别知识点，讲得还挺全面，适合刚入门或想系统复习下的同学看看。内容覆盖了从特征提取到模型评估，讲人话，没有太多晦涩术语。尤其是卷积神经网络那块，说得比较透，配合文末的资源一起看，理解起来更快。

卷积神经网络的文字识别，挺适合拿来练手的。以前做字符识别，要先手动提一堆特征，再挑挑拣拣去优化，特征选得不好，分类就不准。现在直接上CNN，自己学特征，省心多了，效果也还不错。 以前做图像那一套流程——先预，再提特征，再分类，步骤不少，还挺吃经验。有时候预图像质量不高，后面整个流程都拉胯。用卷积神经网络，基本就一个模型搞定前中后，训练好了之后识别效果蛮稳定的。 我比较推荐几个资源，你要是想系统学一下，看看这些链接还挺值： 图像模式识别特征提取数据挖掘资源包 基于简单卷积神经网络的模式识别精度评估 神经网络模式识别 MATLAB 实现合集 神经网络模式识别的 Matlab 开发

在太赫兹CT图像重建中，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来改进Radon变换，提高图像质量。我们利用UNet架构解决成像逆问题，训练数据集包括500张随机大小和位置的椭圆图像。与传统的FBP不同，我们研究了使用GAN进行CT重建的可行性。我们的目标是通过端到端的神经网络实现太赫兹CT成像的直接重建。

利用keras框架，了解卷积神经网络原理，并掌握每一层训练参数的计算方法。

卷积神经网络的论文解读 PPT，讲得还挺清楚的。直接从“卷积是啥”聊起，对初学者挺友好。重点是 2014 年那篇用 CNN 做句子分类的经典论文，讲了它的创新点和模型结构。对搞 NLP 或者深度学习入门的你来说，这种资源蛮实用的，尤其是讲清楚了怎么从想法到模型落地。哦对了，还有一些相关的扩展阅读，图像分类、Keras 参数计算、甚至 FPGA 上的实现都有，顺手一看提升效率。

详细介绍了如何使用Matlab实现BP神经网络进行数据分类的方法。提供了具体的代码示例和详细说明，帮助读者快速理解和应用。

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。

这是一个使用Matlab编写的卷积神经网络程序，并附带详细解析。

在MATLAB中通过神经网络对分布式电源的出力进行预测。