智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

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学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

EfficientNet_classification。EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类，拿走即用。该文件包含python语言编写的model文件、my_dataset文件、predict文件、train文件、配置文件等。能够实现训练自己的数据集进行图像分类，以及对训练后的网络进行测试。EfficientNet利用NAS(Neural Architecture Search)搜索技术，将输入分辨率，网络的深度、宽度三者同时考虑，搭建更nice的网络结构。EfficientNet-B0的网络框架，总体看，分成了9个Stage：Stage1 是一个卷积核大小为3x3，步距为2的普通卷积层（包含BN和激活函数Swish）；Stage2～Stage8 是在重复堆叠 MBConv 结构；Stage9 是一个普通的1x1的卷积层(包含BN和激活函数Swish) + 一个平均池化层 + 一个全连接层组成

这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。 给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。

【图像压缩】基于小波变换实现图像压缩matlab源码含 GUI.md

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

一个实现图像的旋转效果实例，由VB6.0编写，前几年的源码，本程序实现图片的逆时针旋转90度，单击窗口中的按钮即可实现旋转功能，这部分代码，可参考如下代码： 　　逆时针旋转90度 　　Private Sub Command2_Click() 　　 For j = 0 To h Step 1 　　 For i = 0 To w Step 1 　　 BitBlt Picture2.hDC, i, j, 1, 1, Me.Picture1.hDC, j, i, srCopy 　　 Next i 　　 Next j 　　End Sub