在过去的十年中，神经网络取得了巨大的成功。但是，只能使用常规或欧几里得数据来实现神经网络的早期变体，而现实世界中的许多数据都具有非欧几里得的底层图形结构。数据结构的不规则性导致了图神经网络的最新发展。在过去的几年中，正在开发图神经网络的各种变体，其中之一就是图卷积网络（GCN）。GCN也被视为基本的图神经网络变体之一。 在本文中，我们将更深入地研究由Thomas Kipf和Max Welling开发的图卷积网络。我还将在使用NetworkX构建第一个图形时给出一些非常基本的示例。到本文结尾，我希望我们对图卷积网络内部的机制有更深入的了解。

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

waifu2x - 利用卷积神经网络放大图片 waifu2x 使用深度卷积神经网络的动漫风格艺术图像超分辨率。 它支持照片。 可以在 http://waifu2x.udp.jp/ 找到演示应用程序。 请注意，我仅提供此网站和此存储库。 其他声称“waifu2x”的软件或网站与我无关。 摘要 单击以查看幻灯片。 参考 waifu2x 的灵感来自 SRCNN [1]。 2D 角色图片 (HatsuneMiku) 由 piapro [2] 根据 CC BY-NC 授权。 [1] Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang, "Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks", http://arxiv.org/abs/1501.00092 [2] "For Creators", http:// piapro.net/en_for_creators.html 公共 AMI TODO 第三方软件 第三方 如果您是 windows 用户，我建议您使用 wai

ASCT 自适应结构卷积网络的视觉目标跟踪 摘要：已经证明卷积神经网络（CNN）在视觉对象跟踪任务中实现了最新的性能。 但是，现有的基于CNN的跟踪器通常使用整体目标样本来训练其网络。 一旦目标经历复杂的情况（例如，遮挡，背景杂波和变形），跟踪性能就会严重下降。 在本文中，我们提出了一种自适应结构卷积滤波器模型，以增强深度回归跟踪器（名为：ASCT）的鲁棒性。 具体来说，我们首先设计一个遮罩集以生成局部滤镜以捕获目标的局部结构。 同时，针对这些局部滤波器，我们采用了自适应加权融合策略，以适应目标外观的变化，从而可以有效地提高跟踪器的鲁棒性。 此外，我们开发了一个端到端的可训练网络，该网络包括用于有效训练的特征提取，决策和模型更新模块。 在大型基准数据集上的大量实验结果表明，所提出的ASCT跟踪器的有效性优于最新的跟踪器。 :star: 更新：ASCT跟踪器的代码可以在下载 。 用法 追踪 1下

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这是论文中提出的算法的实现VG Reju、SN Koh 和 IY Soon，“不确定的卷积盲源通过时频掩蔽进行分离，”IEEE Transactions on Audio, Speech 和语言处理，卷。 18，没有。 1，2010 年 1 月，第 101-116 页。 这里使用测量的房间脉冲响应混合信号以获得混合信号。 该算法可以很容易地扩展到更多数量的来源，包括确定的和未确定的情况。

论文代码

有效识别图像或视频中人物的不同群体, 是进行图像智能分析的重要环节, 归根结底是研究如何获取图像中的“有效特征”. 本文以卷积神经网络模型为基础模型, 提出多模型融合卷积神经网络的方法, 利用ImageNet训练得到的模型参与本文神经网络模型的权值初始化, 在有效节省时间和计算资源成本的前提下获取更多有效的特征. 实验结果证明, 本模型对于自然场景中的个体分类中成年男性、成年女性、儿童识别准确率可以保持在85%左右, 提高了人物群体分类的准确度和可靠度.