一维神经网络 非线性回归模型在一维卷积神经网络中的应用
2022-06-10 16:05:14 72KB 卷积神经网络
Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+论文+答辩PPT 本项目是一个非常完整的深度学习实践,是基于卷积神经网络模型开展表情识别的研究,使用到的模型是卷积神经网络,难度适中,初学者也可看懂。为了尽可能的提高最终表情识别的准确性,需要大量的样本图片训练,优化,所以采用了 FER2013 数据集用来训练、测试,此数据集由 35886 张人脸表情图片组成,其中,测试图 28708 张,公共验证图和私有验证图各 3589 张,所有图片中共有7种表情。 源代码方便大家开箱即用! 动手完成这个项目之后,就可以学习到: 1. 深度学习中CNN(卷积神经网络)的使用,为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用,是二分类的扩展。 4. 从数据处理,可视化,到模型搭建的过程,是一种经验和技巧的积累,达到“举一反三”的效果。
2022-06-10 14:06:38 128.45MB 人工智能 pytorch 深度学习 python
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。
深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip也可作为人工智能大作业 深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip 环境 数据集: Fer2013 ,Emoji表情集 神经网络框架: Keras,Tensorflow-gpu 分类器: 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境: python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见:environment.yaml
基于Adaboost和卷积神经网络的人脸检测方法对比分析,杨倩,谢东亮,本人脸检测一直是计算机视觉中研究最多的主题之一。基于Adaboost和基于卷积神经网络(Convolutonal Nenural Networks,CNN)的人脸检测一直是计�
2022-06-10 10:54:43 777KB Adaboost
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ThreeDeconv.jl是用Julia编写的用于荧光显微镜的 3D 反卷积软件。目前,它支持 Julia v.1.6.0,但在未来的版本中可能不会被支持。如果有兴趣,请随时进行 PR。该算法的详细信息可在我们的论文和我们的网站中找到。虽然反卷积算法与论文中描述的相同,但我们对软件进行了一些改进,同时对 Julia 和相关软件包进行了重大更新。多亏了这次更新,这个包比纸上报告的速度要快得多,并且可以在 5 秒内解卷积 256 x 256 x 57 的图像
2022-06-10 10:03:34 253KB julia 算法
今天小编就为大家分享一篇关于TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
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基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像 基于卷积神经网络的轴承故障诊断算法模型研究源代码。 main为wdcnn卷积神经网络主文件,运行它就可以 preprocess为预处理文件,主要实现制作数据集的功能 日志文件保存在logs里面,通过启动tensorboard查看 wdcnn.png为卷积神经网络的结构图像
2022-06-10 09:10:55 45.22MB 人工智能 cnn 卷积神经网络 深度学习
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