针对现有室内定位技术存在的问题，文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号，用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息，通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比，系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者，并报告实时的定位信息，定位平均误差可达到三十厘米以下。

This repository contains the reference implementation for our proposed Convolutional CRFs in PyTorch (Tensorflow planned)

Cutout是一种简单的卷积神经网络正则化方法，包括在训练期间屏蔽输入图像的随机部分

matlab案例有代码 [] [] 介绍 盲反卷积是许多实际应用中的经典但具有挑战性的低级视觉问题。 传统的基于最大后验（MAP）的方法在很大程度上依赖于固定的和手工制作的先验，这肯定不足以表征清晰的图像和模糊内核，并且通常采用特殊设计的交替最小化来避免琐碎的解决方案。 相反，现有的深度运动去模糊网络从大量训练图像中学习到映射到干净图像或模糊内核，但是在处理各种复杂和大尺寸模糊内核方面受到限制。 基于深度图像先验（DIP）[1]的动机，我们在本文中提出了两个生成网络，分别用于对清洁图像和模糊核的深度先验进行建模，并提出了一种针对盲反卷积的无约束神经优化解决方案（SelfDeblur）。 实验结果表明，与基准数据集和真实世界的模糊图像上的最新盲去卷积方法相比，我们的SelfDeblur可以实现显着的量化增益，并且在视觉上似乎更合理。 先决条件 Python 3.6，PyTorch> = 0.4 要求：opencv-python，tqdm 平台：Ubuntu 16.04，TITAN V，cuda-10.0＆cuDNN v-7.5 用于计算的MATLAB 数据集 SelfLeblur在Lev

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：卷积神经网络CNN进行图像分类_CNN_图像分类_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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robomaster大小符识别卷积神经网络训练模型

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

通过生成多列卷积神经网络进行图像修复 ，，，，。 带有矩形遮罩的Places2，CelebA-HQ和Paris街景的结果。 在Places2和CelebA-HQ上随机抽奖的结果。 介绍 该存储库适用于NeurIPS 2018论文`` ''。 如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin and Qi,

视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者：Saikat Roy， 波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中： 项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量） 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。 项目2：多层神经网络 涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次