NR法matlab代码比康
基于卷积神经网络（BIECON）的盲图像评估器是一种使用CNN的无参考图像质量评估方法。
该代码实现了以下论文中描述的系统：
J.
Kim和S.
Lee，“完全深盲图像质量预测器”，《
IEEE信号处理选定主题期刊》，第1卷。
11号1，第206–220页，2017年2月。
先决条件
该代码是使用Theano
0.9，CUDA
8.0和Windows开发和测试的。
生成本地质量得分图
将BASE_PATH设置为每个数据库的实际根路径。
集FR_MET_BASEPATH和FR_MET_SUBPATH在gen_local_metric_scores.m
。
对于每个数据库，数据将存储在“
FR_MET_BASEPATH
+
FR_MET_SUBPATH
”中。
使用Matlab运行gen_local_metric_scores.m
。
我们默认提供一个SSIM指标。
环境设定
设置数据库路径：
对于每个数据库，集BASE_PATH在以下文件中的每个数据库的实际的根路径：
IQA_BIECON_release/data_load/LIVE.py
，
IQA_BIE
2021-12-08 09:50:40
95KB
1
数据集包括了2979张佩戴口罩的人脸图片，2994张未佩戴口罩的人脸图片，最重要的是还包括了2994张未正确佩戴口罩的图片（也就是那些戴口罩漏鼻子的）！把这部分也作为未佩戴口罩的数据集，在极高的实际意义。所有图片均是由人脸识别模块切割出，只包含人脸这一小部分图像，对训练的准确性有极大的提高，还进行了旋转操作实现数据增强。
配套项目代码及数据集预览参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_45981224/article/details/120526885
2021-12-07 21:41:36
221.26MB
CNN_Faces_Recognition
基于卷积神经网络的人脸在线识别系统，本系统研究基于神经网络模型的人脸检测与识别技术，系统将由以下几个部分构成：制作人脸数据集，CNN神经网络模型训练，人脸检测，人脸识别。经过实验，确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。
关键词：神经网络；图像处理；人脸检测；人脸识别； TensorFlow；模型训练
本系统使用人脸数据集下载： :
详情博客： :
详情见微信公众号：AI大道理
2021-12-07 21:26:26
23.28MB
1
基于CNN的笑脸识别，并在此基础上进行口罩识别。（仿照猫狗识别），需要训练模型的数据集，该数据集需要自己进行分类，mask和nomask的。
2021-12-07 21:18:16
756.34MB
1
利用卷积神经网络对mnist数据集进行分类，代码采用python进行编写，并有详细的注释，且文件自带mnist数据集。用户需要搭建好tensorflow环境配合python即可运行。
2021-12-07 19:36:30
21.22MB
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本篇博客tensorflow1.7,整个项目源码：
引言
本次博客将分享Udacity无人驾驶纳米学位的另一个项目，交通标志的识别。
本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。参考文献：
项目流程图
本项目的实现流程如下所示：
代码实现及解释
接下来我们就按照项目流程图来逐块实现,本项目数据集：
如果打不开，则有备用链接：
#import important packages/libraries
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pickle
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import csv
from sklearn.utils import shuffle
from tensorflow.contrib.laye
2021-12-07 17:09:18
11.48MB
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