Opções De Matconvnet Binário

Eu comecei a usar CNN no MatConvNet com classificação binária básica. Eu tenho 90 imagens em que há um total de 750 aeronaves e caixas de verdade chão. Usando caixas de terra eu extraí todos os remendos de imagem de aeronave como amostras positivas e fazer as variáveis ​​para a entrada. Aqui está o CÓDIGO MATLAB: no caso de eu combinar remendos de imagem de aeronave (positivos) e não-aeronáuticos (negativos), o código será como este. Image. data será como Todas as Positivas Todas Imagens Negativas. Os blocos irão organizar os dados Todos os 1s Todos 0s e images. set serão images. set ones (1, Npostrain) 2ones (1, Nposval) 3ones (1, Npostest) Q: A coisa que me faz confundir aqui é: se quisermos 200 amostras para o treinamento. Então como a CNN irá automaticamente tomar amostras positivas e negativas se os dados são armazenados como em images. data e images. labels perguntou Jan 18 at 7:13 Você deve validar este você mesmo. Pegue amostras de seus dados e traça a imagem enquanto imprime a etiqueta correspondente. Mesmo que eu lhe diga agora se este código está correto, o que não posso, por sinal, porque não tenho acesso ao conjunto de dados e não posso tentar seu código. No entanto, você terá que ser capaz de validar seus dados de qualquer forma ao longo do caminho para verificar se você está aprendendo o que é certo. Portanto, eu aconselho você a validar que você mesmo. Ele irá ajudá-lo a melhorar suas habilidades de aprendizagem profunda. O mesmo índice para a matriz de dados corresponde ao mesmo índice na matriz de etiquetas. Portanto, se o rótulo é 0 para uma aeronave ele sabe que é falso e se não sabe que é verdade. A rede realmente não sabe qual rótulo corresponde a qual ação, ele só aprende a discriminar entre as duas classes. Eu sugiro trabalhar através do tutorial do mathconvnet (como este: robots. ox. ac. uk vggpracticalscnnindex. html) para entender esses conceitos. MatConvNet: CNNs para MatLAB MatConvNet é uma caixa de ferramentas MATLAB implementando redes neuronais convolucionais (CNNs) para aplicações de visão por computador . É simples, eficiente, e pode executar e aprender CNNs state-of-the-art. Muitas CNN pré-treinadas para classificação de imagem, segmentação, reconhecimento facial e detecção de texto estão disponíveis. Novo: 1.0-beta21 fornece duas novas ferramentas, vltmove e ParameterServer. Para acelerar significativamente as transferências de dados entre várias GPUs. Ele também fornece uma nova versão do vlimreadjpeg que permite carregar, transformar e transferir dados para a GPU em paralelo, resultando em acelerações significativas no treinamento e teste (20 a 400, dependendo do modelo). Vlnnconv tem agora uma opção dilate para a convolução dilatada. Novo: 1.0-beta20 adiciona a camada de resamplificador binlinear vlnnbilinearsampler e um exemplo de transformador espacial. Novo: 1.0-beta19 adiciona pré-treinados ResNet modelos (código de treinamento demo próximos), CuDNN V5 apoio, e inúmeras outras melhorias e correções de bugs. Obtendo MatConvNet MatConvNet - Redes Neurais Convolucionais para MATLAB, A. Vedaldi e K. Lenc, Proc. Do ACM Int. Conf. Em multimídia. 2015. Documentação Começando O código de treinamento e avaliação de Redes Convolucionais (FCN) está disponível aqui. O curso de visão por computador no MIT está usando o MatConvNet para o seu projeto final Deep Learning for Computer Vision com MATLAB e cuDNN (NVIDIA.) Pesquisa de ciência planetária pela Universidade do Arizona (NVIDIA.) Outras informações Copyright copy 2014-16 The MatConvNet Team. Binary Opções de negociação com opção IQ O que é opções binárias Em primeiro lugar, é uma ferramenta de negociação online altamente lucrativa que permite estimar antecipadamente a quantidade de lucros potenciais. Negociação de opções binárias pode trazer uma renda substancial no menor tempo possível. Traders compra opções a um preço predeterminado. Negociação on-line pode ser rentável se o comerciante identifica corretamente o movimento do mercado. Vantagens de negociação de opções binárias é uma área de alto risco onde você pode dobrar ou até mesmo triplicar seu capital ou perdê-lo em poucos minutos. Opções binárias têm várias vantagens que tornam possível obter mais lucro com risco previsível. Uma opção com um lucro fixo difere da negociação convencional. Iniciantes podem trocar opções binárias com IQ Option tão bem como comerciantes experientes. Todo o processo é totalmente automatizado. Os comerciantes das opções binárias estão cientes de seus lucros adiantado seu objetivo principal é selecionar a direção correta do movimento do mercado. Eles precisam escolher entre duas direções apenas para cima ou para baixo. Dois tipos de comércio on-line A plataforma IQ Option permite que você troque opções binárias em dois modos básicos. A conta da prática é para o treinamento. Para abrir uma conta prática e para testar sua força, você nem precisa fazer um depósito. Para negociação real, você precisa depositar 10 apenas. Isso garante um bônus de até 36. Ao abrir uma conta para um montante maior (de 3.000), um gerente de conta pessoal estará ao seu serviço. As operações de negociação oferecidas neste website podem ser consideradas Operações de Negociação de Alto Risco ea sua execução pode ser muito arriscada. Comprar instrumentos financeiros ou utilizar serviços oferecidos no site pode resultar em perdas significativas ou mesmo em uma perda total de todos os fundos em sua conta. É-lhe concedido direitos não-exclusivos não-transferíveis limitados para utilizar o IP fornecido neste website para fins pessoais e não comerciais em relação aos serviços oferecidos no Website apenas. A empresa atua fora da Federação Russa. Eu. iqoption é de propriedade e operado pela Iqoption Europe Ltd. IQ Option, 20132017 Informações de recuperação de senha foram enviadas com sucesso para o seu e-mail O registro não está disponível na Federação Russa. Se você acha que está vendo esta mensagem por engano, entre em contato com supporttikoption. Sobre o MatConvNet MatConvNet nasceu no Oxford Visual Geometry Group como uma plataforma educacional e de pesquisa para prototipagem rápida em redes de neurônios convolucionais. Suas principais características são: Flexibilidade. As camadas da rede neural são implementadas de forma direta, muitas vezes diretamente no código MATLAB, de modo que são fáceis de modificar, estender ou integrar novas. Outras caixas de ferramentas escondem as camadas da rede neural atrás de uma parede de código compilado aqui, a granularidade é muito mais fina. Poder. A implementação pode executar grandes modelos como Krizhevsky et al. Incluindo as variantes DeCAF e Caffe. Vários modelos pré-treinados são fornecidos. Eficiência. A implementação é bastante eficiente, suportando CPU e computação GPU. Esta biblioteca pode ser mesclada no futuro com a biblioteca VLFeat. Ele usa um estilo muito parecido, então, se você estiver familiarizado com o VLFeat, você deveria estar aqui em casa. 1,0-beta23 (Setembro de 2016). Uma nova função vlnnroipool. m para agrupamento de região de interesse, suportando redes como o RCNN rápido. Imported modelos Fast RCNN da Caffe. Um exemplo de implementação, treinamento e teste de RCNN rápido. 1.0-beta22 (Spetember 2016). 1,0-beta21 (Junho de 2016). Uma nova função vltacc. m para acumular tensores de forma eficiente. Uma função vlimreadjpeg. m reescrita que pode carregar, agitar e transferir imagens para o GPU em paralelo. Uma nova função vltmove. m para transferir dados de tensores entre vários processos MATLAB (locais) de forma eficiente. Um wrapper ParameterSever. m para simplificar o uso de vltmove. m. Adiciona suporte para ParameterSever nos exemplos. Adiciona uma opção no script de treinamento de exemplo para salvar o momento entre épocas. A normalização em lote pode usar a implementação CuDNN. Vlnnconv. m agora suporta a opção dilate para convolução dilatada. Alterações que afetam a compatibilidade com versões anteriores O exemplo ImageNet foi atualizado para usar o novo vlimreadjpeg. m. Isso afeta principalmente a forma como as imagens são carregadas no getBatch. Os scripts de exemplo cnntrain. m e cnntraindag. m foram atualizados de várias maneiras, de modo que os arquivos snaphoot antigos não sejam compatíveis. A forma como a normalização de lotes acumula momentos durante o treinamento foi modificada ligeiramente para funcionar corretamente com arquiteturas complexas, como siameses, onde o número de instâncias de dados pode mudar em toda a rede. 1,0-beta20 (Maio de 2016). Novo resamplificador bilinear espacial vlnnbilinearsampler. m para enrolar as imagens espacialmente. Novo exemplo de nnstnclutteredmnist. m para demonstrar redes de transformadores espaciais. MATLAB R2016a compatibilidade. 1.0-beta19 (abril de 2016). Suporte para modelos ResNet pré-treinados. Nova camada de escala no DagNN. Numerosas melhorias para DagNN. Numerosos refinamentos para exemplos de scripts de treinamento cnntrain. m e cnntraindag. m. Vlnnpdist agora pode backpropagate ambas as entradas. CuDNN v5 suporte. Melhorou o script import-caffe. py para compatibilidade com versões mais recentes do Caffe. 1,0-beta18 (Janeiro de 2016). Suporte DUPLO. Todos os comandos vlnn agora funcionam com tipos de dados DOUBLE ou SINGLE (FLOAT). VLIMREADJPEG () agora pode redimensionar imagens. Mais testes de unidade completa e várias correções de bugs. 1,0-beta17 (Dezembro de 2015). Suporte ao Mac OS X 10.11. Como a configuração de LDLIBRARYPATH não é suportada por este sistema operacional devido a razões de segurança, os binários do MatConvNet endurecem a localização das bibliotecas CUDAcuDNN conforme necessário. Isso também simplifica a inicialização do MATLAB. Esta versão muda ligeiramente como cuDNN está configurado o diretório raiz cuDNN é assumido para conter dois subdiretórios lib e incluir em vez do binário e incluir arquivos diretamente. Isso corresponde a como o cuDNN está agora distribuído. CuDNN v4 é agora suportado. Esta versão altera como a normalização de lote é tratada. Agora, os momentos médios são aprendidos em conjunto com os outros parâmetros. O resultado líquido é que a normalização de lotes é fácil de ignorar no momento do teste (e implicitamente feito na validação, assim como o abandono). O parâmetro disableDropout do vlsimplenn foi substituído por uma opção de modo mais genérico que permite a execução no modo normal ou no modo de teste. Neste último caso, o abandono e a normalização do lote são ignorados. Este é o mesmo comportamento do DagNN. mode. Os exemplos foram reorganizados em subdiretórios. Compila e funciona corretamente com o cuDNN v4. No entanto, nem todos os recursos v4 são usados ​​ainda. Adiciona uma opção para especificar o tamanho máximo da área de trabalho nas rotinas de convolução usando o cuDNN. Os exemplos AlexNet, VGG-F, VGG-M, VGG-S fornecidos no diretório examplesimagenet foram refinados para produzir modelos implementáveis. As versões pré-treinadas do MatConvNet destes modelos estão disponíveis para download. Uma nova opção em vlnnconv e vlnnconvt permite definir a quantidade máxima de memória utilizada pelo CuDNN para realizar a convolução. Alterações que afetam a compatibilidade com versões anteriores Esta versão muda ligeiramente como as redes SimpleNN devem ser manipuladas. Use o vlsimplenntidy () para atualizar as redes existentes para a versão mais recente do MatConvNet. Essa função também é útil para preencher os valores padrão ausentes para os parâmetros das camadas de rede. Portanto, também é recomendável usar vlsimplenntidy () quando novos modelos são definidos. Os modelos pré-treinados para download foram atualizados para coincidir com a nova versão do SimpleNN. Os modelos mais antigos ainda estão disponíveis para download. Note que os modelos antigo e novo são numericamente equivalentes, apenas o formato é (ligeiramente) diferente. As versões recentes do CuDNN podem usar, por padrão, uma quantidade muito grande de memória para computação. 1.0-beta16 (Outubro de 2015). Adiciona VGG-Face como um modelo pré-treinado. Correções de bugs. 1.0-beta15 (Setembro de 2015). Suporte para novos blocos DagNN e script de importação para os modelos FCN. Melhorado vlnnbnorm. 1,0-beta14 (Agosto de 2015). Novo wrapper DagNN para redes com topologias complexas. Suporte ao GoogLeNet. Bloco vlnnloss reescrito com suporte para mais funções de perda. Novos blocos, melhor documentação, correções de bugs, novas demonstrações. 1.0-beta13 (julho de 2015). Muito mais rápido a normalização de lotes e várias pequenas melhorias e correções de bugs. 1.0-beta12 (maio de 2015). Adicionado vlnnconvt (convolução transposição ou deconvolução). 1.0-beta11 (abril de 2015) Adicionado normalização em lote, normalização espacial, sigmóide, distância p. Estendeu o código de treinamento de exemplo para suportar várias GPUs. Melhorou significativamente a afinação dos exemplos ImageNet e CIFAR. Adicionado a rede CIFAR no modelo de rede. Esta versão muda ligeiramente a estrutura do simplenn. Em particular, os campos de filtros e biases em certas camadas foram substituídos por uma matriz de células de pesos contendo ambos os tensores, simplificando uma quantidade significativa de código. Todos os exemplos e modelos para download foram atualizados para refletir essa alteração. Os modelos que usam o formato de estrutura antigo ainda funcionam, mas são reprovados. O exemplo de código de treinamento cnntrain foi reescrito para suportar várias GPUs. A interface é quase o mesmo, mas a opção useGpu foi substituída por uma lista gpus de GPUs para usar. 1.0-beta10 (março de 2015) vlimreadjpeg funciona também no Windows. 1.0-beta9 (fevereiro de 2015) Suporte de CuDNN. Reescrita principal do núcleo CCUDA. 1.0-beta8 (Dezembro de 2014) Novo site. Suporte Experimental do Windows. 1.0-beta7 (setembro de 2014) Adiciona modelos VGG muito profundos. 1.0-beta6 (Setembro de 2014) Melhorias de desempenho. 1.0-beta5 (Setembro de 2014) Bugfixes, acrescenta mais documentação, melhora exemplo ImageNet. 1.0-beta4 (Agosto de 2014) Limpeza adicional. 1.0-beta3 (Agosto de 2014) Limpeza. 1.0-beta2 (julho de 2014) Adiciona um conjunto de modelos padrão. 1.0-beta1 (junho de 2014) Primeira versão pública. Colaboradores MatConvNet é desenvolvido por várias mãos: Andrea Vedaldi, coordenador do projeto Karel Lenc, DaG, vários blocos de construção e exemplos Sbastien Ehrhardt, GPU implementação de normalização de lote, FCN blocos de construção e exemplos Ankush Gupta, implementação de transformadores espaciais e exemplos Max Jaderberg, E correções de erros A qualidade do MatConvNet também depende das muitas pessoas que usam a caixa de ferramentas e nos fornecem feedback e relatórios de bugs. Este pacote foi originalmente criado por Andrea Vedaldi e Karel Lenc e atualmente é desenvolvido por uma pequena comunidade de colaboradores. É distribuído sob a licença BSD permissiva (veja também o arquivo COPYING): Agradecimentos A implementação dos blocos computacionais nesta biblioteca, e em particular dos operadores de convolução, é inspirada por Caffe. Agradecemos o apoio da NVIDIA Corporation com a doação das GPUs usadas para desenvolver este software. Copyright copy 2014-16 A Equipa do MatConvNet.