DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练

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深卷积神经网络（DCNN）的一个显着优势是它们对局部复杂结构的表示能力。 受此观察结果的启发，提出了一种基于DCNN的残差学习模型，以学习高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像块之间的非线性映射函数。 DCNN是基于图像块进行训练的，这些图像块仅从HR / LR全色（PAN）图像中采样而没有其他训练图像。 我们训练DCNN以基于反向传播的小批量梯度下降来获得具有HR / LR PAN补丁对的非线性映射函数。 从转移学习方法的观点出发，通过假设HR / LR多光谱（MS）图像在HR / LR PAN图像块之间共享相同的映射功能，可以使用训练后的DCNN从观察到的LR MS图像重建HR MS图像。 由于残差学习机制的优点，该方法可以在保持光谱特征的同时实现良好的几何细节注入。 实验结果表明，与传统方法相比，该方法在视觉感知和数值测量方面均具有更好的性能。

深度残差收缩网络 深度残差收缩网络是深度残差网络（ResNets）的一种变体，旨在提高高噪声信号或复杂背景下的特征学习能力。 尽管该方法最初是为基于振动的故障诊断而开发的，但也可以应用于图像识别和语音识别。 主要的创新是将软阈值作为非线性转换层集成到ResNets中。 此外，阈值是由专门设计的子网自动确定的，因此不需要专业的专家来确定阈值。 该方法使用TensorFlow 1.0.1，TFLearn 0.3.2和Keras 2.2.1实现，并应用于图像分类。 代码中构造了一个带有3个剩余收缩块的小型网络。 可以使用更多的块和更多的训练迭代来获得更高的性能。 抽象的： 本文提出了一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，以提高来自高噪声振动信号的特征学习能力，并实现较高的故障诊断精度。 将软阈值作为非线性转换层插入到深层体系结构中，以消除不重要的功能。 此外，考虑到为阈值设置适当的值通常

Resnet 分类问题的 Matlab 代码（残差网络） 任何查询 - WhatsApp- +91 9994444414 , josemebin@gmail.com

这是论文“Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”的测试演示。 有两种模型，包括高斯去噪的特定/盲模型和高斯去噪的单一模型、单图像超分辨率（SISR）和JPEG图像去块。

Deep Residual Learning for Image Recognition（七月在线DL翻译组2017.4）

深度较之宽度对神经网络具有更重要的意义，能一定程度模拟人脑，但是随着深度的加深，会出现梯度消失问题，阻碍了模型的收敛。Deep Residual Learning for Image Recognition一文给出了一种避免梯度消失的网络模型-深度残差网络，对深度学习的发展至关重要。

田春伟，徐勇，费伦克，王俊谦，文杰和罗楠发布的增强型CNN用于图像去噪，已在2019年CAAI Transactions on Intelligence Technology上发表。该方法由Pytorch实施。 ECNDNet的代码由Profillic（为您的项目提供动力的ML模型和代码的最大集合）收集，为 。 此代码使用Pytorch> = 0.4编写。 1.依存关系 pyTorch（> = 0.4） 火炬视觉 适用于Python的openCv 适用于Python的HDF5 Python 2.73 2.测试ECNDNet 如果噪声级别为15，我们将运行以下commod： python test.py --num_of_layers 17 --logdir sigma15 / --test_data Set68 --test_noiseL 15 或python test.py --num_

免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt