深度卷积神经网络.ppt

人工智能 基于MATLAB实现传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，去噪的结果并没有保存，只是在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 随着数字图像处理技术的迅猛发展，图像去噪成为了一个热门的研究领域。在众多图像去噪算法中，传统算法因其简单、直观、易于实现而得到广泛应用。然而，随着深度学习技术的兴起，基于深度卷积神经网络的去噪算法开始崭露头角，尤其在处理含有复杂噪声的图像时显示出更大的优势。本篇文章将深入探讨基于MATLAB实现的传统图像去噪算法以及基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法，并在Set12数据集上进行对比实验。 传统图像去噪算法主要包括均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波（NLM）以及三维块匹配滤波（BM3D）。这些算法各有其特点和应用场景。 均值滤波是一种简单有效的线性滤波器，它通过将图像中每个像素点的值替换为其邻域内像素点值的平均数来实现去噪。这种方法适用于去除高斯噪声，但会模糊图像细节，因为它是基于局部像素平均信息来进行去噪的。 中值滤波是一种非线性滤波技术，它将每个像素点的值替换为其邻域内像素点值的中位数。中值滤波在去除椒盐噪声方面效果显著，因为它不受个别噪声点的影响，但在处理含有大量细节的图像时可能会损失部分细节信息。 非局部均值滤波（NLM）是一种基于图像块相似性的去噪算法，它利用图像中的冗余信息，通过寻找图像中与当前处理块相似的其他块的加权平均来完成去噪。NLM算法在去除噪声的同时能较好地保持图像边缘和细节，但计算量较大，处理速度较慢。 三维块匹配滤波（BM3D）是一种先进的图像去噪算法，通过分组相似的图像块，利用三维变换去除噪声。BM3D算法通过两次协同过滤实现高效的图像去噪，其性能往往优于其他传统算法，尤其是在处理较为复杂的噪声时。 然而，传统图像去噪算法在处理含有大量噪声或需要高度去噪保留图像细节的场景时，往往效果有限。随着深度学习技术的出现，基于深度卷积神经网络的图像去噪算法成为研究的热点。深度学习算法能够从大量带噪声的图像中自动学习到有效的特征表示，并用于去噪任务。 在本篇文章中，作者实现了基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法，并在Set12数据集上进行了测试。DnCNN是一种端到端的深度神经网络结构，它通过逐层学习图像中的噪声模式，可以有效地从带噪声的图像中去除噪声，同时保持图像的清晰度和边缘细节。DnCNN算法在处理高斯噪声、泊松噪声以及混合噪声等方面都表现出色，是目前图像去噪领域的一个重要突破。 Set12数据集包含了多种类型的带噪声图像，包括自然场景、动物、植物等，非常适合用于测试不同去噪算法的性能。在实验中，作者并未保存去噪后的结果，而是提供了运行过程中的去噪前和去噪后的图像对比，使得读者可以在实验中直观地观察到算法效果。 通过在Set12数据集上对五种算法进行测试，我们可以观察到不同算法对于不同类型噪声的处理能力。传统算法在去除简单噪声时效果尚可，但在细节保持和复杂噪声处理方面往往不尽人意。而基于深度学习的DnCNN算法在这些方面表现更为出色，即便是在噪声水平较高的情况下也能保持较高的图像质量。 传统图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法各有千秋，前者简单易实现，后者性能卓越。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的去噪方法。随着深度学习技术的不断进步，未来一定会有更多高效、鲁棒的去噪算法被开发出来，以满足人们对于高质量图像的需求。

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

使用深度卷积网络的语义感知图像压缩 该代码是论文一部分，论文摘要在本页底部提供。 它包括三个部分： 生成感兴趣的多结构区域（MSROI）的代码（使用CNN模型。已提供了预训练的模型） 使用MSROI映射在语义上将图像压缩为JPEG的代码 训练CNN模型的代码（供1使用） 要求： 张量流 脾气暴躁的 大熊猫 Python PIL Python SKimage 有关详细的要求列表，请参阅requirements.txt 推荐： Imagemagick（用于更快的图像操作） VQMT（用于获取指标以比较图像） 目录 如何使用此代码？ 生成地图 ``` python generate_map.py ``` 在“输出”目录中生成地图和覆盖文件。 如果收到此错误 ``` InvalidArgumentError (see above for traceb

针对以人为中心的井下视频监控模式存在持续时间受限、多场景同时监视困难、人工监视结果处理不及时等问题,提出了基于深度卷积神经网络的井下人员目标检测方法。首先将输入图片缩放为固定尺寸,通过深度卷积神经网络操作后形成特征图;然后,通过区域建议网络在特征图上形成建议区域,并将建议区域池化为统一大小,送入全连接层进行运算;最后,根据概率分数高低选择最好的建议区域,自动生成需要的目标检测框。测试结果表明,该方法可以成功检测出矿井工作人员的头部目标,准确率达到87.6%。

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

介绍 基于深度卷积神经网络实现的人脸表情识别系统，系统程序由Keras, OpenCv, PyQt5的库实现，训练测试集采用fer2013表情库。 主要功能 （1）可以通过从本地图片导入系统，或者直接相机进行拍摄等方法对图片和视频进行处理并分析。 （2）可以切换模型对图片进行处理。 实现原理 （1）表情库的建立 目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;fer2013人脸数据集等等，这里我们的系统采用fer2013人脸数据集。 （2）表情识别: ①图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 ②图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。（改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类 识别打好基础） （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,?在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进 行降维

本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。

本文对2019年10月更新的CNN综述文章《A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks》进行了翻译，对大家全面了解CNN架构进展有所帮助。