可以保存加载模型、有评价指标和训练过程的损失正确率图像，预测值和真实值对比等、正确率很高 绝对不是垃圾代码！！！！

基于VGGNet卷积神经网络的表情识别。

论文仅供参考学习使用。 通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进 PSPNet-50 网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。

先安装环境 ----> 使用data_classify.py文件进行训练集与测试集分割 ----> 在进行训练即可 数据准备：当前数据存放 data_name 文件夹内 文件夹名就是类别名，n个类别就是n个文件夹 目录主要结构组成： model_AlexNet.py ----> 自己建的AlexNet模型（可选其他模型） model_Vgg16.py ----> pytorch自带更改的模型（可选其他模型） train.py ----> 用于训练模型 test.py ----> 用于测试模型 辅助文件： data_classify.py ----> 将 data_name内的类别分为训练集与测试集。 ​ 注意查看代码内容，包含argparse模块 清除单通道图像 -----> 数据清洗，处理异常图像 旧版数据加载 -----> 用于学习图像 数据加载

资源给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

网络模型共含有19层，其中7层传统卷积层、8层深度可分离卷积层、4层最大池化层。同时，使用了 Adam优化器及对数损失函数。网络结构如图4所示，顺序从左至右、从上至下，并做以下说明： Conv为传统卷积层，其后3个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小、步长。 activation表示该层对应的激活函数。 SeparableConv为深度可分离卷积层，其后2个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小，步长均为 1。 MaxPooing为最大池化层，其后2个参数分别代表：滤波器大小、步长。 ReLU为线性整流函数，作为卷积后的激活函数，相比sigmoid函数和tanh函数有着更好的效果。 softmax用于将最后一层卷积输出的七个数值映射到（0,1）区间，并使它们和为 1。 这样能更直观地以概率的形式显示结果。 在每一层卷积过后，都加入了批量归一化（Batch Normalization，BN）层，图中未标出。批量归一化对网络训练的各个方面都有一定的提升作用。它可以加快训练并提高性能、解决梯度消失的问题、规范权重、优化网络梯度流等，所以很有必要加入。 整个网络参数数量仅为75906个，其中可训

cnn图像分类。通过已有的大量的花卉图片素材，编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练，并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面，实现图片的选择，根据训练出来的神经网络将识别结果输出，并通过绘制的图形进行分析和评估。实验对比后发现花卉图像分类识别效果较好，测试集准确率达到了99%以上，具有较高的识别准确率和稳定性。

文件中的代码有些是ipynb文件，将其转换为py文件，操作步骤如下： pip install jupyter win+R，输入cmd，回车 cd+空格+ipynb文件所在路径 输入：jupyter nbconvert --to script *.ipynb，该路径下的ipynb文件均可转为py文件 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122538153?spm=1001.2014.3001.5502

Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析• 空域编码是指在图像空间域进行编码，也就是直接针对图像像素进行编码 • 对像素进行编码，如 LSB 算法，主要有下面两种方式 ◦ 光栅格式 ◦ 调色板格式 GIF(graphics interchange format) • 一个图像编码标准往往包括多类编码方法，一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如，常见的 BMP（Bitmap）、 TIFF（ Tagged Image File Format）、 PNG（Portable Network Graphics）均支持光栅格式与调色板格式编码，对这两种格式 编码分别又支持多种具体编码方法 LSB 隐写算法 --- • LSB 隐写是最基础、最简单的隐写方法，具有容量大、嵌入速度快、对载体图像质量影响小的特点 • LSB 的大意就是最低比特位隐写。我们将深度为 8 的 BMP 图像，分为 8 个二值平面（位平面），我们将待嵌入的信息（info）直接写到最低