当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享, 经过数次卷积提取各自独立的特征后, 在卷积层根据最优权值对两个卷积网络进行融合；继续使用卷积核提取融合后的特征, 最后通过全连接层得到输出。相比于以往卷积网络对RGB-D图像采用的早期融合和后期融合方法, 在检测时间相近的情况下, 双流卷积网络检测的准确率和成功率分别提高了4.1%和3.5%。

要遍历代码并获得详尽的描述，请参阅 A. Meucci - Afully Integrated Liquidity and Market Risk Model，金融分析师期刊，68, 6, 35-47 (2012)。 最新版本的文章和代码可从http://symmys.com/node/350 获得

此函数绘制高斯脉冲响应、单位脉冲和使用 MATLAB 的“过滤器”对两者进行 % 卷积/反卷积。 具体来说% 它使用 'filter' 而不是 'deconv' 来进行反卷积，从而％返回原始的高斯向量以及单位响应向量。 % 向量长度在所有情况下都保持在 16，输入的长度％数据向量。 % % 通过为文件名指定一个字符串，您可以保存您的% 绘图到 jpeg 文件。 您可以编辑变量“ g”，“ h”和“ t” % 以行向量格式提供您的数据或编辑给定的% 'inputData.mat' 文件以满足您的需要。 % ％ 前任： % >> [abc] = plotImpulses('afigure')

针对光学相干层析视网膜图像进行人工分类诊断时存在漏检、效率低等问题,提出一种基于深度学习技术构建联合多层特征的卷积神经网络分类算法。首先通过均值漂移和数据归一化算法对视网膜图像进行预处理,并结合损失函数加权算法解决数据不平衡问题;其次使用轻量深度可分离卷积替代普通卷积层,降低模型参数量,采用全局平均池化替换全连接层,增加空间鲁棒性,并联合不同卷积层构建特征融合层,加强层间特征流通;最后使用SoftMax分类器进行图像分类。实验结果表明,该模型在准确率、精确率、召回率上分别达到97%、95%、97%,缩短了识别时长,所提方法在视网膜图像分类诊断中具有良好的性能。

卷积码编码器的实例方框图： (n, k, N) =（3, 1, 3） b3 b1 输入 b2 1 2 3 编码输出 c2 c1 c3

基于U-Net模型, 提出了一个全卷积网络(FCN)模型, 用于高分辨率遥感图像语义分割, 其中数据预处理采用了数据标准化和数据增强, 模型训练过程采用Adam优化器, 模型性能评估采用平均Jaccard指数。为提高小类预测的准确率, 模型中采用了加权交叉熵损失函数和自适应阈值方法。在DSTL数据集上进行了实验, 结果表明所提方法将预测结果的平均Jaccard指数从0.611提升到0.636, 可实现对高分辨率遥感图像端到端的精确分类。

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张

用c语言实现（2，1，5）卷积码编码，viterbi译码算法

肺炎-CNN：一种卷积神经网络，旨在从胸部X射线检测肺炎。 有关X射线的更多信息，请查看以下资源：http：www.cell.comcellfulltextS0092-8674（18）30154-5

带连续卷积的拉格朗日流体模拟 该存储库包含我们ICLR 2020论文的代码。 我们展示了如何使用连续卷积将基于粒子的流体模拟网络训练为CNN。 该代码使您可以生成数据，训练自己的模型或仅运行预训练的模型。 如果您认为此代码有用，请引用我们的论文 ： @inproceedings{Ummenhofer2020Lagrangian, title = {Lagrangian Fluid Simulation with Continuous Convolutions}, author = {Benjamin Ummenhofer and Lukas Prantl and Nils Thuerey and Vladlen Koltun}, booktitle = {International Conference on Learni