激活函数： tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64 **filter：**指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] stri

图像卷积操作matlab代码傅立叶图像优化和反卷积 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施。 作者 弗雷德里克·邓布根（） SabineSüsstrunk教授 概述 该存储库包含以下脚本： python / Convolution.ipynb matlab / Convolution.m 用于可视化空间和傅立叶域中卷积的脚本。 python / Optimization.ipynb matlab / Optimization.m 用于解决Fourier域中图像模糊化示例的脚本。 python / tools.py python / psf2otf.py matlab / sh_computation.m matlab / vec2mat.m 绘图工具和其他基本操作。 贡献 我们对任何形式的贡献感到高兴（以不同的编程语言实现，改进现有代码等）。 如果您要在代码中添加一些内容，请提交请求请求，或者给我们发送电子邮件。 致谢 我们要感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士和Radhakrish

用卷积滤波器matlab代码TCN的眼动分类 用于三级眼动分类问题的时间卷积网络（3EMCP） 该存储库提供对代码库，模型和评估结果的访问，该论文在论文《带有时间卷积网络的眼动分类》中进行了描述（将很快提供链接）。 请注意，此处共享的大多数代码最初是由实施的。 我们仅添加了对TCN的支持，将其升级到Python 3，实现了一些新工具，并在Python中提供了一个新的功能提取器（原始功能提取器在MATLAB中）。 配置 为了训练新的基于TCN的模型或评估先前训练的模型，您需要首先下载一些包含所有必要数据的大型压缩文件，然后根据以下说明进行提取： 下载，其中包含GazeCom预先计算的功能（具有额外的比例和功能），并将其提取到data/inputs/ 下载具有所有受过训练的模型的压缩文件，并将其解压缩到存储库根文件夹中 下载，将文件包含经过训练的模型的生成的输出进行评估，然后将其提取到存储库根文件夹中 已知依赖 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 脾气暴躁的 训练 要训​​练新的TCN模型，应运行train_tcn.py脚本，但首先需要设置训练参数。 这是在代码中完成的

这是我大三课程“模式识别”期末课设，里面包含样本集、目标测试集 一维时间序列的预测项目，里面包含已经训练好的94%准确率的模型可供你做迁移学习

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。也就是类似于

ct Matlab代码CT重建 Matlab代码，通过应用反投影，滤波反投影和卷积反投影来重建CT图像。

图像分类 使用Tensorflow和Keras API开发了深度学习模型，以通过卷积神经网络对动物的图像进行分类。 使用Flask将开发的模型集成到Web应用程序上，并将该Web应用程序部署在Heroku上。

使用卷积神经网络（U-net）进行视网膜血管分割该存储库包含用于对视网膜眼底图像中的血管进行分割的卷积神经网络的实现。 这是使用卷积神经网络（U-net）进行的二进制cl视网膜血管分割。该存储库包含用于对视网膜眼底图像中的血管进行分割的卷积神经网络的实现。 这是一个二进制分类任务：神经网络预测眼底图像中的每个像素是否为血管。 神经网络结构是从本文描述的U-Net架构派生而来的。 在DRIVE数据库上测试了该神经网络的性能

matlab的egde源代码DeepPed：用于行人检测的深度卷积神经网络 由DenisTomè，Federico Monti，Luca Baroffio和Luca Bondi创建。 介绍 DeepPed是最新的行人检测器，它扩展了Girshick等人所做的R-CNN工作。 结合具有通过卷积神经网络计算的丰富特征的区域提议。 该方法在Caltech行人数据集上实现了19.90％的对数平均丢失率。 DeepPed在中进行了描述，并将出现在Elsevier Journal of Signal Processing中。 引用R-CNN 如果您发现R-CNN对您的研究有用，请考虑引用： @article{tome2015Deep, author = {Tomè, Denis and Monti, Federico and Baroffio, Luca and Bondi, Luca and Tagliasacchi, Marco and Tubaro, Stefano}, title = {Deep convolutional neural networks for pedestrian de