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  1. 图像__视频__其他.zip

  2. 利用深度卷积网络的图像超分辨率 Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (2016) 作者C. Dong et al. 摘要：我们提出了一种用于单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。 我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端对端映射。 该映射被表示为以低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像的深度卷积神经网络（CNN）。 我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以看作是一个深层卷积网络。 但不同于传统的分别处理每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-22
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：oscer2016

  1. 深度学习经典文献打包文献

  2. 文档包含： 1. 图像物体分类与检测算法综述 黄凯奇 , 任伟强 , 谭铁牛 2. BP算法的提出《Learning Internal Representations by Error Propagation》 Hinton等 1986 3. CNN雏形《Backpropagation applied to handwritten zip code recognition》 Y.leCun等 1989 4. LetNet-5模型《Gradient-based learning applied

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：hust_chy

  1. 卷积神经网络CNN进行图像分类.zip

  2. 卷积神经网络CNN进行图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_45453880

  1. 卷积神经网络CNN进行图像分类.zip

  2. 卷积神经网络CNN进行图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-20
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_45510022

  1. 3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip

  2. 3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip,基于cnn（卷积神经网络）的三维图像分类,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_38743481

  1. flowers17.zip

  2. 图像分类数据集：17个类别的花朵数据集，训练集800张，验证集和测试集260张，数据集质量还行，做CNN分类识别，在运行100代后，识别准确率为90多

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：x_uhen

  1. CNN实现图片分类.zip

  2. 数据预处理：将数据集按照类别进行分组处理，分别对应的目录为0-9，读取图片，保存数据集； 将数据集和标签按照相同的种子进行打乱处理，然后按照标签的比例进行分割数据集，80%作为训练集（训练集中的10%作为验证集，查看是否过拟合），20%作为测试集。 构建CNN模型，这里是基于TensorFlow2.0进行搭建的，具体代码如图所示： 其中包括输入层（32*32的图像，3通道），两个卷积层，1个池化层，重复一次，展平经过全连接层，最后输出层，除了输出层的激活函数是softmax，其他的都是rel

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：311296
    • 提供者：wws_2017

  1. 利用vgg16进行二分类-vgg16.zip

  2. 利用vgg16进行的猫狗图像的分类，由于其在模型比普通的cnn的层更加复杂，所以分类效果较优。同时可根据结果添加dropout层避免出现的过拟合现象。训练和测试图像较大没有放上来，可私聊/评论后发送。

  3. 所属分类：深度学习

  1. CNN图像分类.zip

  2. 卷积神经网络图像识别，matlab。包含了卷积神经网络matlab必备的代码部分，可直接运行，无需改变，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-13
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：lre_xin

  1. matlab-cnn.zip

  2. CIFAR-10数据集，图像识别分类。 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-13
    • 文件大小：182452224
    • 提供者：lre_xin

  1. maogoushibie.zip

  2. 猫狗识别分类是继手写数字识别后进行的第二次实验，这个实验通过kaggle上的的cat-dog数据集，对其中的训练数据和测试数据，先要进行手工分类，然后尝试使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后，把模型保存下来使用不同的猫狗的图像进一步测试是否能够运用到实践中来。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：500170752
    • 提供者：ZhangLH66

  1. DeepLearnToolbox_CNN.zip

  2. 利用卷积神经网络CNN工具箱实现图像的分类与识别，基于matlab语言进行实现。可以直接运行。适用于初学者。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：982016
    • 提供者：lilikaixn

  1. 皮肤科医生：Pytorch实施“皮肤科医生使用深度神经网络对皮肤癌进行分类”的研究论文。 Udacity提供的较小数据集-源码

  2. 皮肤科医生 在火炬中实现。 有关每个概念背后的程序逻辑和动机，请参见上述论文。 关于 如本文所定义，我们利用预先训练的（在ImageNet上）CNN，特别是Google的Inception V3来进行迁移学习。 分类器预测三个类别的图像，即黑色素瘤，痣和脂溢性角化病。 最初的研究人员定义了754个以上的类，但提供的数据仅允许三个类。 用法 克隆存储库 git clone https://github.com/Shubham-SK/dermatologist.git cd dermatologis

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：96468992
    • 提供者：weixin_42159267