警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

卷积神经网络实现手写字体识别

纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

训练数据为28×28。经过9×9×20的滤波器矩阵滤波过后，提取出20×20×20的FeatureMap矩阵。将得到的特征矩阵经过ReLU激活函数后，求得Y1，Y1经过2×2的平均池化后，降低图像维度，得到Y2。分类子网络中采用“交叉熵+Softmax”和小批量算法的方法对数据进行训练，Y1经过Reshape函数转化为列向量，得到y2。y2再输入进分类子网络中。分类子网络采用BP策略，将误差向后传播，并更新网络中的权重值。

卷积神经网络实现手写数字识别代码 保真，配有实验方案说明

卷积神经网络实现图片分类（CIFAR-10） 保真，主页有实验说明文章，可以相互参考

平台环境是基于Python + TensorFlow下的CNN训练，CNN全称卷积神经网络是当前图像处理最常用的方法之一。 首先准备自己的正面照片100张，使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器，把100张照片中的人脸按照长宽64*64提取出来 input_dir = './origin' #100张原始照片 output_dir = './out' #提取人脸的照片 size = 64 # 提取照片大小 #使用dlib自带的frontal_face_detector作为我们的特征提取器 detector = dlib.get_frontal

Maleria检测Web应用程序 通过使用疟疾寄生虫图像数据集建立了该储存库，以对马氏体细胞进行分类。 由于文件大小，当前无法使用。 很快，我将其部署在云上并更新Web应用程序的链接 感染细胞 正常细胞

全卷积神经网络FCN用于图像分割的工具箱(FCN for image segmentation)

基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与识别 基于深度卷积神经网络的道路交通标志检测与