神经网络；CNN；R-CNN

手工打造的深度神经网络，包含3个卷基层，包含训练和测试的所有程序，带训练好的model，值不值这分，代码说了算。

中国是传统的农业大国, 农业不仅是国民经济建设与发展的基础, 也是社会正常稳定有序运行的保障. 然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大, 且传统的农作物病虫害识别方法效果并不理想. 同时近年深度学习飞速发展, 在图像分类与识别的方面取得了巨大进展. 因此本文通过基于深度学习的方法构建农作物病虫害图像识别模型, 并针对样本不平衡问题改进卷积网络损失函数. 实验证明该模型可以对农作物病虫害进行有效识别并且对损失函数进行优化后模型的准确率也进一步得到了提升.

一篇slam相关论文，结合了深度学习。用CNN单帧预测深度，可以解决单目slam中尺度不确定性、纯旋转、低纹理区域等问题。

通过深度学习增强的视网膜光学相干断层扫描图像论文，pdf格式

深度卷积神经网络CNN的Theano实现（lenet），还包括一个单独的卷积层网络

CNN用于脑室分割 这是在Neurostart hacka上使用CNN分割CT数据的结果。 这是用于脑室分割的全卷积人工神经网络的示例。 这是“个人3D脑图集”项目的第一步。 在Burdenko研究所的帮助下，基于FEFU（远东联邦大学）开发地图集。 感谢您提供数据，并向Dmitry Samborsky，Arthur Biktimirov和“ CPD C 305”实验室的工作人员提供建议。

Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别 由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建 介绍 由Yuqi Huo修改。此存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British

Matlab代码sqrt B-CNN：双线性CNN，用于细粒度的视觉识别 由林宗玉，Aruni RoyChowdhury和Subhransu Maji在麻省大学阿默斯特分校创建 介绍 该存储库包含用于在B-CNN [ICCV 2015]和改进的B-CNN [BMVC 2017]论文中重现结果的代码： @inproceedings{lin2015bilinear, Author = {Tsung-Yu Lin, Aruni RoyChowdhury, and Subhransu Maji}, Title = {Bilinear CNNs for Fine-grained Visual Recognition}, Booktitle = {International Conference on Computer Vision (ICCV)}, Year = {2015} } @inproceedings{lin2017impbcnn, Author = {Tsung-Yu Lin, and Subhransu Maji}, Booktitle = {British Machine Visi

主要内容是采用DEAP数据集将脑电信号进行频域分段并提取其微分熵特征，为了充分利用空间特征，结合微分熵特征将其构建为一个三维脑电特征，输入到连续卷积神经网络，并最终取得了90.24%的准确率。 提出了一种脑电特征的三维输入形式，并将其输入到连续卷积神经网络中进行情感识别。三维输入的优点是在集成多个频带的微分熵特征的同时保留电极之间的空间特征。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「qq_3196288251」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/121356408