Petrographic microfacies classification with deep convolutional

Machine learning for predicting properties of porous media from

tensorflow卷积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释

Deep convolutional neural networks as an estimator of porosity i

Rock thin sections identification based on improved squeeze-and

Deep convolutional neural networks as a geological image classif

数据集包含训练和测试两个文件，各包含 12500张图像，共 25000张。 来自 2013 年的 kaggle 竞赛，当时获胜者使用卷积神经网络达到了 95% 的精度。

该数据集包含了4317张图片，包含雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五种花卉，可用于卷积神经网络图像分类的学习，我已将数据集拆分为训练集和测试集两部分，有需要可自行下载

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。

用卷积滤波器matlab代码可再现的视频降噪技术 流行和可复制的视频降噪作品集。 准则：作品必须有可用的代码，并且可再现的结果证明了视频降噪的前景可观或最先进的表现。 集合的这种格式类似于 请随时为这个仓库做贡献。 视频降噪算法 在线方式 ReLD 通过在线稀疏和低秩矩阵分解实现视频降噪（SSP 2016），Guo和Vaswani。 维多萨VIDOSAT-在线视频恢复的高维稀疏变换学习（TIP 2019），Wen等。 非本地方法 VBM3D 通过稀疏3D变换域协作过滤进行视频降噪（EUSIPCO 2007），Dabov等。 VBM4D 通过可分离的4-D非局部时空变换进行视频降噪，解块和增强（TIP 2012），Maggioni等。 RNLF Sutour等人，NL均值的自适应正则化：图像和视频去噪的应用（TIP 2014）。 盐Wen的联合自适应稀疏和低秩动态：用于视频降噪的在线张量重构方案（ICCV 2017），Wen等。 贝叶斯方法 越南国家广播电视台通过时空补丁的经验贝叶斯估计对视频进行降噪（JMIV 2017），Arias和Morel 深度学习 虚拟网络CNN的非本地视频降噪