包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式 包含数据集和源码， 使用CAE压缩图片，得到压缩的特征。例如将400*300维度的图片压缩为600维的特征。 - 训练 - 生成测试结果 - 生成中间结果 - 画图测试原图与重构图 # 其他 需要根据图片分辨率设置CAE格式

为了有效地实现心电信号压缩，以便心电数据的传输和存储，提出了一种基于卷积自编码器的心电压缩方法。通过卷积神经网络对心电图特征提取易实现降维，在卷积自编码器的编码过程中来实现心电压缩，将编码层作为压缩结果。卷积神经网络处理多通道的输入，因此可以实现导联体系的心电压缩。结果采用均方根百分误差和压缩比作为评判标准，单导联心电图压缩比为16，十二导联心电图压缩比为24，均方根损失误差在3%左右，从而验证了卷积自编码器的有效性。

Convolutional Auto-Encoders卷积自编码器的Matlab代码，可以运行caeexamples.m对手写数据mnist_uint8进行训练测试

为了在红外与可见光图像融合中充分利用中间层提取的信息,防止信息过度丢失,提出一种新的基于卷积自编码器和残差块的图像融合方法。该方法采用由编码器、融合层和解码器三部分组成的网络结构。将残差网络引入编码器中,将红外与可见光图像分别送入编码器后,通过卷积层和残差块来获取图像的特征图;将得到的特征图采用改进的基于L1-norm的相似度融合策略进行融合,并将其整合为一个包含源图像显著特征的特征图;重新设计损失函数,利用解码器对融合后的图像进行重构。实验结果表明,与其他融合方法相比,该方法有效地提取并保留了源图像的深层信息,融合结果在主观和客观评价中都有着一定的优势。