Matlab如何指定gpu运行代码用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络 该项目是Tensorflow的实现 “用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络”， IEEE模式分析和机器智能交易，南梦，海登·科赫。 所以，孙星，林德霖，2019年。 “用于光场超分辨率的高阶残差网络” ，第34届AAAI人工智能会议，孟楠，吴晓飞，刘建壮，林德伦，2020年。 要求 的Python2 == 2.7 Python3> = 3.5 Tensorflow r1。*> = r1.8 tqmd OpenCV Unrar 安装 下载专案 git clone https://github.com/monaen/LightFieldReconstruction.git --branch master --single-branch 训练 用于空间或角度或超分辨率任务的训练模型 训练模型以获得空间超分辨率（例如Sx4）。 您需要为不同的空间SR任务指定gamma_S 。 python train_SpatialSR.py --datadir data/train/Spatial/5x5 --gamma_S 4 -

实验内容如下： 进行二维卷积实验，选做空洞卷积和残差卷积实验； 熟练的掌握卷积神经网络的基本操作； 卷积神经网络的组织架构； 卷积神经网络各参数对其有哪些影响； 空洞卷积和残差卷积的基本原理； 手动和PyTorch.nn两种方式实现卷积神经网络的编程； 压缩包包含内容： torch.nn实现二维卷积车辆分类实验 不同超参数对比 残差卷积实验 空洞卷积实验 前馈神经网络实现车辆分类实验 手动二维卷积实现车辆分类 实验设计说明书。

卷积神经网络代码Matlab 人工神经网络 使用空间光谱深度残差卷积神经网络（HSID-CNN）的用于高光谱图像降噪的Matlab演示代码，IEEE TGRS，2019。 By Qiang Zhang (whuqzhang@gmail.com) Wuhan University, China. 如果您在工作中使用/适应我们的代码（作为独立工具或任何算法的组成部分），请引用我们的论文。 Q. Yuan，Q. Zhang，J。Li，H。Shen和L. Zhang ，“使用空间光谱深度残差卷积神经网络进行高光谱图像降噪”， IEEE地理科学与遥感学报，第1卷。 57号2，第1205-1218页，2019年。 @ARTICLE{yuan2019, author={Q. {Yuan} and Q. {Zhang} and J. {Li} and H. {Shen} and L. {Zhang}}, journal={IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, title={Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial

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。

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

改进深度残差卷积神经网络的LDCT图像估计_高净植.pdf