图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响, 提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化, 解决了卷积神经网络在层数较多时, 随着层数加深, 梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较, 结果表明, 该方法在有效去除乘性噪声的同时, 可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息, 为后续的图像分割、配准和目标识别等奠定基础。

matlab si模型代码ECCV-通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾 任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩 2016 年 10 月 10 日发布。 这些代码基于 MatConvNet。 描述 这是 ECCV16 论文的测试实现：Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks。 我们提供测试演示以及预训练模型。 脚本和预训练模型 这是我们在 ECCV16 中的去雾论文的演示实现。 此测试代码基于 MatConvNet 工具箱。 您应该首先在您的计算机上编译 MatConvNet，然后使用“demo_MSCNNdehazing.m”来测试您的图像。 “MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中当前发布的编译版本可以直接在Win7电脑上使用。 引文 @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者 = {任、文奇与刘、司与张、华与潘、金山与曹、小春与杨、明轩}， title = {通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾}， booktitle = {欧洲计算机视觉会议}

Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by、CNN、Deep Inside Convolutional Networks Visualising、Deep Residual Learning for Image Recognition、ImageNet Classification with Deep Convolutional、ResNeSt Split-Attention Networks、YOLOv4 Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

GoogLeNet卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 epoch = 10 acc = 83.98% loss和acc曲线 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers i

解析卷积神经网络——深度学习实践手册 解析卷积神经网络——深度学习实践手册

第14组 群组名称：TEAM_NAME 团队成员：augoel2，elihf2，sdegand2，tinreyd2，weixuan2 项目经理：farazms2，anjalik4 项目描述：卷积神经网络（CNN），用于检测人是否戴着口罩。

这里的即插即用模块主要分为注意力模块和其他模块。即插即用模块一般是作为一个独立的模块，可以用于取代普通的卷积结构，或者直接插入网络结构中。最常见的即插即用模块莫过于注意力模块了，近些年好多略显水的工作都用到了注意力模块，仅仅需要简单添加这些注意力模块即可作为论文的创新点，比如SENet+Darknet53 组合。

本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究，使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试，从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练，另外1000张作为测试样本用于测试网络的识别效果。其中BP神经网络采用了逐像素特征提取法、数字骨架特征提取（包括粗网格特征提取、笔画密度提取、外轮廓特征提取、像素百分比特征提取四种方法）以及主成分分析法提取像素特征信息，将获得的特征信息作为网络输入进行训练。在Matlab环境下，编程分别对训练样本进行训练，测试样本进行测试识别，得到分类结果和正确率，然后对每种结果进行对比，可比较BP神经网络和卷积神经网络的优劣性

俄语中的推文情感分析：使用带有Word2Vec嵌入的卷积神经网络（CNN），对俄语中的推文进行情感分析

Jx-DLT：深度学习工具箱 *此工具箱包含卷积神经网络（CNN） * 显示了如何使用带有基准数据集的CNN程序的示例。 请注意，我们使用一到三个卷积层设置来演示CNN。 *该工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/Deep-Learning-Toolbox中找到 ****************************************************** ****************************************************** ******************************