用于视觉识别的卷积神经网络简介 共45页.pptx

数字信号处理（卷积、幅频特性相频特性、零极点图、差分方程、各种序列的例题和代码），旁边有注释，要原题目的话可以私聊我哦，看不懂的也可以问我，因为代码是自己写的，并不一定 是最优的，大佬可以批评指正！！！！！！！以后还会更新题目和代码的

互联网上含有大量多字体混合、形变、拉伸、左右结构字形、倾斜畸变等复杂场景下的敏感文字图片，在处理相关图片过程中存在特征提取难、识别率低的问题.本文提出基于空间变换网络与密集神经网络的方法对图片敏感文字进行特征提取与变换矫正，使用了深层双向GRU网络与CTC时域连接网络对序列特征信息进行标记预测，序列化处理文本的方式可较好地提升距离较宽文字与模糊文字信息的处理能力.实验结果表明，本模型在Caffe-OCR中文合成数据集和CTW数据集中分别实现了87.0%和90.3%识别准确率，平均识别时间达到了26.3 ms/图.

用卷积滤波器matlab代码曲率模型 曲率模型是一种MATLAB计算模型，用于从输入图像中获取曲率指数。 安装 如果安装了MATLAB，则无需额外安装。 用法 首先加载曲率滤波器组。 然后加载目标图像。 运行输入图像的曲率等级。 load( ' bananaBank.mat ' ); img = imread( ' ./SampleImages/scene.jpeg ' ); [rating, dist] = curveRate(img, bf); 实施细节 CurvatureModelDemo.m是一个演示MATLAB脚本，用于获取样本图像的曲率指数。 curveRate.m是获取图像曲率等级的主要代码。 bananaFilter.m包含用于创建模型中使用的曲率过滤器的脚本。 bananaBank.m收集所有曲率过滤器以创建一个曲率过滤器库。 curveFit.m使用curConv.m和divNorm.m使曲率滤波器适合输入图像。 curConv将曲率滤波器与输入图像进行卷积。 divNorm.m对卷积输出执行除法归一化。 有关模型的详细信息，请参见我们的论文--。 笔记 默认模型使

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本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

其 11.1 加权内积的定义为 < W , .W) >D = W,DW; 式中 W，为行向量 ，J) )1矩阵 " 当 Z = II 时.考虑到式 (3.7.5 7) 所列关系，囱式 (3. 7 . 59) 得 < W!的 ， w.>v w~o、 = w句= W~J J 十-一一一一一一->>'n = W;,:; + W, < 即帽 ，Wr. >D f!V W. = W~IJ + W. 所以 (3.7.60) W~ll = 0 (3.7.61) 将式(3.7. 59) 写成矩阵形式，并考虑到式(3.7. 56) 皮(3.7.60) 得 r _气 1 ; WfJ) 1 I (.1, ." ~W，丁|‘ I I l 丁 I W~IJ I I 丹 |牛 ;=i ;| + | 丁 Iw. M:j川 |p | 白 ,li o j( '] 川J ，飞 < W.I.~) ,W. >D < W户 ，W!的 >D ( l I呻=三:w二百:言ZZ 二::: W!~l ,W!OI >ρ 式中 (3.7.62) i = 1 ， 2 . … . n 一 l C~. 7.63) i = 1, 2,"',n - 1 这样式(3.7.59) 也可改写成 川 |冈川- [.:. ..W~飞W; JJ = 才 .- r.II _. n • ~O • 1= 11 w衍 1 = W~~\ 并将 W; l> (i = 1.2 ,… , '1 一 ) ) 沿 W. 1 方向和与 W._ ，Ð 加权正交的方向分解 ，仿照以上分析方 (3.7. 6 [) 取 W:.!/ = W川一〈 W~ll ，Wn二L三立市 J = W,JII - [T,.. IW.'- I = < w. lt W._ 1 > ,;" - J W}l' _ ['r.."、 IW巳t 法得 (3, 7. 65) i= 1, 2 ,…,n - 2 í 0 • W~~l = { ~W，'口 - ['..._ IW~l'l . i = 1 ,2. ….n - 2 i=n - l. n 可得 (;i. 7 . 66 ) 113 -- i = 1. 2 , … , n _- 2 w;υ = w~:' +u川 lW.- 1 所以

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。