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北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程第六章：卷积神经网络

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CNN卷积神经网络训练并测试Mnist数据集，准确率99.07%,环境是pytorch+GPU+pycharm(使用cuda),可直接下载使用，适合想入门深度学习或者神经网络的初学者，代码可直接跑，并且代码中含有大量注释以及个人见解。 1、运行代码，数据集会自行下载，只需要改变Dataset的路径 2、卷积网络层数和池化层参数可以自行更改

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用卷积滤波器matlab代码图像过滤和混合图像 一般说明 该存储库提供了一个图像卷积函数（图像过滤），用于创建混合图像。 该技术由Oliva，Torralba和Schyns于2006年发明，并在SIGGRAPH的论文中发表。 高频图像内容倾向于主导感知，但是在远处，只有低频（平滑）内容被感知。 通过混合高频和低频内容，我们可以创建一个混合图像，该图像在不同距离处的感知方式有所不同。 该项目在计算机视觉课程中。 资料夹说明 1- matlab脚本是包含以下内容的文件夹： my_imfilter =通过卷积进行过滤的函数。 proj1_test_filtering =使用相同过滤器的测试用例。 gen_hybrid_image =混合图像的书面功能。 vis_hybrid_image =用于以不同比例显示混合图像输出的功能。 Proj1 =输出混合图像（低频或高频，混合图像和不同比例）的脚本。 2-随项目附带的图像位于名为raw_data的文件夹中 3-输出文件夹包含以下内容 狗照片输入到proj1_test_filtering代码时的输出。 混合照片的输出。 算法 1.通过卷积过滤 获取

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