针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

jpeg压缩的matlab代码ComCNN-RecCNN 论文代码“基于卷积神经网络的端到端压缩框架”。 中华网 框架 要求 Windows10的 Matlab R2015b MatconvNet 1.0-beta23（） CUDA 8.0（CPU正常） 怎么跑 训练 我们在文件夹ComCNN/RecCNN_model和RecCNN\data\model提供了RecCNN和ComCNN的ComCNN/RecCNN_model RecCNN\data\model 。 生成RecCNN模型的训练数据（使用预先训练的ComCNN或新建的ComCNN模型）。 训练RecCNN模型，并将生成的RecCNN模型复制到ComCNN/RecCNN_model 生成ComCNN模型的训练数据。 训练ComCNN模型（在训练过程中使用新产生的RecCNN模型），并将产生的ComCNN模型复制到RecCNN\data\model 。 重复上述四个步骤几次，直到模型稳定为止。 测验 通过培训阶段，获得了新生成的ComCNN和RecCNN模型。 执行ComCNN ComCNN/Demo_Test_Qp_30.m

卷积神经网络CNN的并行化研究 并行化 MapReduce框架 GPU加速

MatConvNet有一个简单的设计理念。它并没有将CNN包裹在复杂的软件层面上，而是直接将MATLAB命令直接展现为计算CNN构建模块的简单函数，如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块很容易组合成完整的CNN，并可用于实现复杂的学习算法。尽管提供了几个真实的小型和大型CNN结构和训练例程，但仍可以利用MATLAB原型设计的高效性回到底层构建自己的结构。通常不需要C编码来实现新的结构。因此，MatConvNet是计算机视觉和CNN研究的理想场所

深度卷积神经网络用于多波段卫星图像的语义分割 准备 从下载3频段和16频段并提取到数据文件夹 通过执行以下命令来安装需求： $ pip install -r requirements.txt 此外，您需要安装tensorflow或tensorflow-gpu 训练 $ python train.py 争论 描述 选项 --algorithm 训练算法 unet ， fcn_densenet ， tiramisu ， pspnet --size 补丁大小 整型 --epochs 训练的纪元 整型 --batch 每批样品 整型 --channels 影像频道 3 ， 8 ， 16 --loss 损失函数 crossentropy ， jaccard ， dice ， cejaccard ， cedice --verbose 打印更多信息 布尔 --noaugment

由于网络问题加载数据集可能加载不成功，下载后解压到C盘中.keras文件中既可使用

本文主要介绍如何使用python搭建一个：基于TensorFlow的语音识别系统。 本文主要分为3部分： - 1、项目数据集介绍。 - 2、项目功能及相关代码展示。 - 3、项目完整下载地址。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

研一机器学习作业卷积神经网络

在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。

基于matlab的表情识别代码CNN的面部表情识别层次委员会 基于MatConvNet的MATLAB实现 [挑战] SFEW部分的获奖者，“野外挑战中的第三次情感识别”（），2015年 [论文]“，”多模式用户界面杂志（JMUI），2016年 1.输入预处理 Forder lib1_AlignFace_NormalizeInput包括 人脸注册代码（基于多管道的对齐方式） MatConvNet工具箱的输入归一化（照明归一化，对比度增强）+输入矩阵（imdb）格式的代码 下载以下库进行人脸注册 /pipeline_modules_functions/module1_ZR_FaceDetector 请访问→下载并解压缩“ face-release1.0-basic.zip”→将解压缩的文件移至“ module1_ZR_FaceDetector” /pipeline_modules_functions/module3_INTRAFACE_LandmarkDetector 请访问→下载并解压缩“ FacialFeatureDetection＆Tracking_v1.4.0.zip”→将文件移至