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深度学习基于卷积神经网络实现的猫狗图像分类项目系统源码+猫狗识别数据集+大作业文档以及答辩PPT。 由于数据集中图片数量太多，所以将图片数据打包存在了 cats_and_dogs.zip 里面。 该数据集包含25000张猫狗图像(每个类别各有12500张)。CNN是用这个集合里面的数据进行训练，CNN基于验证集上的性能来调节模型配置（超参数：层数，每层神经元数量等）图像数据输入卷积神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。 需要对图像进行向量化处理，同时对标签也要进行向量化处理。 代码位于 5.2_小型数据建立卷积神经网络_猫狗图像分类2.ipynb 中。

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深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。

基于深度学习卷积神经网络的图像去噪算法研究。该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 五种算法分别在五个不同的目录中，所以你只需要进行对应的目录，运行代码即可。

深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码，本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。 用法： TrainModel.py 用来训练新的模型，在Images目录下有三个子目录分别是predict_images，train_images，test_image，分别存放训练后测试用的图片，训练集图片，测试集图片。各有6,2000,1000个图片，如需更多图片数据请私信我。 TrainedModel文件夹：存放训练后的模型文件 predict.py：用训练后的模型来分类狗猫的图片。 效果：输入图片说明 深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码深度学习基于卷积神经网络的猫狗识别项目源代码

包含编译的源码、已经编译的文件、支持pytorch1.X、无需修改源码 使用的编译环境：MSVC 2017 x64 使用的python 版本： 3.7 使用的pytorch版本：1.4 安装方式，conda进入到包含pytorch的环境，进入到该资源文件的解压文件夹，执行"python setup.py build develop"命令，即可安装成功。解压后，建议修改解压文件夹名字为DCNv2

本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网 络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的 介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本 书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅尝辄止的“大而空”。

5.0版本 已经解决很多bug 能在我自己的电脑上运行

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